课程目录：

├── 1、视觉slam理论与实践：视觉slam基础
│ ├── 第01讲
│ │ ├── 第一讲：SLAM概述与预备知识.pptx
│ │ ├── 第一讲：预备知识.mp4
│ │ └── 第一讲作业资料.zip
│ ├── 第02讲
│ │ ├── SLAM第二讲作业资料.zip
│ │ ├── 第二讲：三维空间的刚体运动.pptx
│ │ └── 第二讲：三维空间刚体运动.mp4
│ ├── 第03讲
│ │ ├── SLAM第三讲作业资料.zip
│ │ ├── 第三讲：李群与李代数.pptx
│ │ └── 第三讲：李群与李代数.mp4
│ ├── 第04讲
│ │ ├── SLAM第四讲作业及资料.zip
│ │ ├── 第四讲：相机模型与非线性优化.pptx
│ │ └── 第四讲：相机模型与非线性优化.mp4
│ ├── 第05讲
│ │ ├── SLAM第五讲作业资料.zip
│ │ ├── 第五讲：特征点法视觉里程计.pptx
│ │ └── 第五讲：特征点法视觉里程计.mp4
│ ├── 第06讲
│ │ ├── SLAM第六讲作业资料.zip
│ │ ├── 【课件】第六讲后端优化.pptx
│ │ └── 【课件】第六讲后端优化.mp4
│ ├── 第07讲
│ │ ├── 【课件】第七讲后端优化.pptx
│ │ ├── 【视频】第七讲后端优化.mp4
│ │ └── 【作业】后端优化作业及资料.zip
│ ├── 第08讲
│ │ ├── 【课件】回环检测.pptx
│ │ └── 【视频】回环检测.mp4
│ ├── final_大作业.pdf
│ └── slam高博十四讲(1).zip
├── 2、基于图像的三维重建
│ ├── 第1章 相机模型与图像特征
│ │ ├── 资料
│ │ ├── 1-第1节 针孔相机模型.mp4
│ │ ├── 2-第2节 特征描述子.mp4
│ │ ├── 3-第2节 SIFT特征.mp4
│ │ ├── 4-第3节 对极几何.mp4
│ │ └── 5-第4节 代码讲解.mp4
│ ├── 第2章 帧间运动估计
│ │ ├── 资料
│ │ ├── 第1节 三角量测.mp4
│ │ ├── 第2节 pnp_DLT.mp4
│ │ ├── 第3节 p3p-kneip.mp4
│ │ ├── 第4节 捆绑调整.mp4
│ │ └── 第5节 代码介绍.mp4
│ ├── 第3章 运动恢复结构
│ │ ├── 资料
│ │ ├── 第1节 几种BA形式.mp4
│ │ ├── 第2节 增量运动恢复结构.mp4
│ │ ├── 第3节 全局运动恢复结构与分层运动恢复结构.mp4
│ │ └── 第4节 运动恢复结构开放性问题讨论.mp4
│ ├── 第4章 稠密点云重建
│ │ ├── 资料
│ │ ├── 第1节 课程介绍.mp4
│ │ ├── 第2节 稠密点云获取.mp4
│ │ ├── 第3节 基础知识.mp4
│ │ ├── 第4节 基于体素的MVS重建.mp4
│ │ ├── 第5节 （1）基于深度图融合的MVS重建：思想与原理.mp4
│ │ ├── 第5节 （2）基于深度图融合的MVS重建：代码讲解.mp4
│ │ ├── 第6节 基于空间Patch的重建方法–PMVS.mp4
│ │ └── 第7节 稠密点云的评测方法、问题与挑战.mp4
│ ├── 第5章 表面重建
│ │ ├── 资料
│ │ ├── 第1节 基于二元分割的表面重建方法.mp4
│ │ ├── 第2节 基于隐函数的三维模型重建.mp4
│ │ ├── 第3节 纹理表面重建（下）Ⅰ.mp4
│ │ └── 第3节 纹理表面重建（下）Ⅱ.mp4
│ ├── 第6章 3D模型的可视化
│ │ ├── 资料
│ │ └── 第1节 3D渲染.mp4
│ ├── 课程介绍
│ │ ├── ImageBasedModellingEdu.zip
│ │ ├── 参考书籍.zip
│ │ ├── 参考文献.zip
│ │ ├── 基于图像的三维重建 第五期 开课仪式.pdf
│ │ └── 课程参考资料说明.pdf
│ └── 参考书籍.zip
├── 3、机器学习数学基础
│ ├── 1-第一章
│ │ ├── 第2节： 数学对于机器学习的必要性与重要性
│ │ ├── 第一节：机器学习中的基本概念
│ │ ├── 第一章-绪论-课件 .pdf
│ │ ├── 机器学习数学基础-chapter1绪论-2019V1-qianh.pdf
│ │ └── 机器学习数学基础-第一章绪论讲义.pdf
│ ├── 2-第二章
│ │ ├── 第2节 ：函数求导
│ │ ├── 第3节： 复合函数求导与BP神经网络
│ │ ├── 第5节 资料程序源码与辅助资料
│ │ ├── 第一节：机器学习的背景与函数极限
│ │ └── 第二章-函数求导.pdf
│ ├── 3-第三章
│ │ ├── 第1节 概率统计基础知识
│ │ ├── 第2节 随机事件与随机变量
│ │ ├── 第3节 多随机变量与KL散度
│ │ ├── 第4节 极大似然估计与朴素贝叶斯
│ │ ├── 第六节 辅助资料
│ │ └── 机器学习数学基础-chapter3概率统计-2019V1-qianh.pdf
│ └── 4-第四章
│ ├── 第1节 信息论基础概念——熵
│ ├── 第2节 相对熵、互信息与交叉熵
│ ├── 第3节 决策树算法
│ ├── 第4节 辅助资料
│ ├── 第5节 编程实践
│ └── 机器学习数学基础-chapter4信息论-2019V1-qianh.pdf
├── 4、自动驾驶环境感知【最新】
│ ├── 第1章 ：环境感知介绍
│ │ ├── L1 课程介绍.pdf
│ │ ├── 第二节-1.mp4
│ │ ├── 第二节-2.mp4
│ │ ├── 第二节-3.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节.mp4
│ │ ├── 第五节-1.mp4
│ │ ├── 第五节-2.mp4
│ │ └── 第一节.mp4
│ ├── 第2章 ：2D感知算法
│ │ ├── CenterNet-master
│ │ ├── 2. 实践1任务 说明文档.pdf
│ │ ├── L2 CenterNet-master.zip
│ │ ├── L2 CenterNet实践说明.pdf
│ │ ├── L2 基于相机的2D视觉感知.pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节-1.mp4
│ │ ├── 第四节-2.mp4
│ │ ├── 第五节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ ├── 环境感知第二章作业思路讲解-孙浩文.pdf
│ │ └── 作业.png
│ ├── 第3章 ：3D感知算法
│ │ ├── PSMNet-master
│ │ ├── L3 3D视觉感知.pdf
│ │ ├── L3 PSMNet-master.zip
│ │ ├── PSMNet实践说明.pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ ├── 环境感知第三章作业思路讲解-张娴静.pdf
│ │ └── 实践2任务.pdf
│ ├── 第4章：激光雷达物体检测
│ │ ├── L4 OpenPCDet-master.zip
│ │ ├── L4 激光雷达物体检测 final.pdf
│ │ ├── PointPillars实践.pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第六节.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节.mp4
│ │ ├── 第五节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ ├── 环境感知第一期在线答疑问题收集-图南南22.4.8-苏老师返回.docx
│ │ └── 作业思路讲解.mp4
│ ├── 第5章：激光雷达语义分割
│ │ ├── L5 RandLA-Net-pytorch-main.zip
│ │ ├── L5 激光雷达语义分割.pdf
│ │ ├── RandLA-Net实践(1).pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节.mp4
│ │ ├── 第五节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ └── 环境感知第五章作业思路讲解-张娴静.pdf
│ ├── 第6章：毫米波雷达感知算法：传统方法
│ │ ├── L6 毫米波雷达传统方法.pdf
│ │ ├── project_fmcw_radar.rar
│ │ ├── Suleymanov_MA_EWI.pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第四节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ └── 环境感知第六章作业思路讲解-孙浩文.pdf
│ ├── 第七章 毫米波雷达感知算法：深度学习方法
│ │ ├── 4D毫米波雷达相关介绍.pdf
│ │ ├── L7 基于深度学习的毫米波雷达.pdf
│ │ ├── RODNet实践任务.pdf
│ │ ├── 第二节.mp4
│ │ ├── 第七章作业讲解.mp4
│ │ ├── 第三节.mp4
│ │ ├── 第一节.mp4
│ │ └── 环境感知第七章作业思路讲解-张娴静.pdf
│ └── 自动驾驶环境感知开课仪式-3.16.pdf
├── 5、语音识别从入门到精通 最新【完结】
│ ├── 00-资料
│ │ ├── 代码
│ │ ├── 05.GMM-HMM.pdf
│ │ ├── 05.第五章作业.png
│ │ ├── 06.第六章作业.png
│ │ ├── 06.语音识别课程第六章.pdf
│ │ ├── EMG&MM-20200122.pdf
│ │ ├── HMM模型.pdf
│ │ ├── 第八章作业说明.pdf
│ │ ├── 第二章作业.png
│ │ ├── 第三章作业.png
│ │ ├── 第四章作业.png
│ │ ├── 语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.3.pdf
│ │ ├── 语音识别课程-11-Summary-谢磊.pdf
│ │ ├── 语音识别课程PPT-02-特征提取-孙思宁-v0.2.pdf
│ │ ├── 语音识别课程PPT-08-Decoder-吕航.pdf
│ │ ├── 语音识别课程PPT-09-DT-LFMMI.pdf
│ │ ├── 语音识别课程PPT-10-端到端语音识别-许开拓.pdf
│ │ ├── 语音识别课程PPT-第七章.pdf
│ │ └── 语音识别课前准备-kaldi安装流程.pdf
│ ├── 01-语音识别综述.mp4
│ ├── 02-语音信号处理以及特征处理.mp4
│ ├── 03-GMM以及EM算法.mp4
│ ├── 04-HMM模型.mp4
│ ├── 05-基于GMM-HMM的语音识别系统.mp4
│ ├── 06-DNN-HMM声学模型.mp4
│ ├── 07-语言模型.mp4
│ ├── 08-基于WFST的解码器_.mp4
│ ├── 09-区分性训练_.mp4
│ ├── 10-端到端语音识别_.mp4
│ ├── 11-总结展望-kaldi学习经验_.mp4
│ └── 11-总结展望_课程总结_.mp4
├── 6、计算机视觉人脸识别 深蓝
│ └── FaceRecognition
│ ├── 第1章 人脸识别概述
│ ├── 第2章 传统人脸识别方法
│ ├── 第3章 基于深度学习的人脸识别-前瞻
│ ├── 第4章 基于深度学习的人脸识别-网络结构
│ ├── 第5章 基于深度学习的人脸识别-损失函数（2次课）
│ ├── 第6章 基于深度学习的人脸识别-数据
│ └── 第7章 人脸识别模型压缩
├── 7、图深度学习理论与实践
│ ├── 1.图深度学习 开课仪式.pdf
│ ├── 10.图深度学习 L2 图论基础.pdf
│ ├── 100.【视频】图上的自监督学习.mp4
│ ├── 101.【视频】图神经网络的表达性.mp4
│ ├── 102.L15_图神经网络的一些高级应用.pdf
│ ├── 103.【视频】图上的组合优化问题.mp4
│ ├── 104.【视频】学习程序表示.mp4
│ ├── 105.【视频】物理中相互作用的动力系统的推理.mp4
│ ├── 106.【视频】基于GNN的推荐系统综述.mp4
│ ├── 107-1.【视频】基于GNN的点云处理-DGCNN.mp4
│ ├── 107-2.【视频】基于GNN的点云处理-GCN.mp4
│ ├── 11.【视频】图的矩阵表示.mp4
│ ├── 12.【视频】图的一些性质.mp4
│ ├── 13.【视频】谱图论和图上的信号处理.mp4
│ ├── 14.【视频】复杂图简介.mp4
│ ├── 15.L2 深度学习基础.pdf
│ ├── 16.【视频】深度学习简史.mp4
│ ├── 17.【视频】前馈神经网络.mp4
│ ├── 18.【视频】神经网络的训练.mp4
│ ├── 19.【视频】卷积神经网络.mp4
│ ├── 2.开课分享-岑宇阔助教.pdf
│ ├── 20.【视频】循环神经网络.mp4
│ ├── 21.【视频】自编码器.mp4
│ ├── 22-1.【视频】PyTorch基础.mp4
│ ├── 22-2.【视频】加载数据&前馈神经网络.mp4
│ ├── 22-3.【视频】卷积神经网络(CNN)&自编码器AutoEncoder.mp4
│ ├── 22-4.Code.rar
│ ├── 23-1.第三章作业.rar
│ ├── 23-2.第三章作业思路提示-岑宇阔助教.pdf
│ ├── 23-3.第三章作业讲评-晴天小猪同学.pdf
│ ├── 24.L4 图嵌入.pdf
│ ├── 25.【视频】图嵌入的通用框架.mp4
│ ├── 25.mp4
│ ├── 26.【视频】简单的图嵌入.mp4
│ ├── 27.【视频】复杂的图嵌入.mp4
│ ├── 28-1.【视频】网络嵌入.mp4
│ ├── 28-2.图深度学习 Project 2.rar
│ ├── 29-1.HW2更新版.rar
│ ├── 29-2.第四章作业思路提示 – 吴博助教.pdf
│ ├── 29-3.第四章优秀作业分享.pdf
│ ├── 3.开课分享-吴博助教.pdf
│ ├── 31.L5 图神经网络.pdf
│ ├── 32.【视频】图神经网络简介.mp4
│ ├── 33.【视频】谱图论.mp4
│ ├── 34.【视频】图滤波.mp4
│ ├── 35.【视频】图池化.mp4
│ ├── 36.【视频】GCN的实现.mp4
│ ├── 37.【视频】 GAT的实现.mp4
│ ├── 38.【视频】利用GCN完成节点分类以及图分类任务.mp4
│ ├── 39.实践代码.zip
│ ├── 4.助教分组不予展示.txt
│ ├── 40-1.作业第五章.zip
│ ├── 40-2.第五章作业思路提示-岑宇阔.pdf
│ ├── 40-3.第五章作业分享.pdf
│ ├── 41.L6_图神经网络的鲁棒性 v3.0.pdf
│ ├── 42.【视频】sec1 鲁棒性简介.mp4
│ ├── 43.【视频】sec2 图对抗攻击介绍.mp4
│ ├── 44.【视频】sec2-1 白盒攻击.mp4
│ ├── 45.【视频】sec2-2 灰盒攻击.mp4
│ ├── 46.【视频】 sec2-3 黑盒攻击.mp4
│ ├── 47.【视频】sec3-1 图对抗防御：对抗训练与图净化.mp4
│ ├── 48.【视频】sec3-2 图对抗防御：图结构学习.mp4
│ ├── 49.【视频】sec3-3 图对抗防御：图注意力机制.mp4
│ ├── 5.L1_图深度学习介绍.pdf
│ ├── 50.sec4-1 实践：DeepRobust基础.mp4
│ ├── 51-2.sec4-2 实践：图节点攻击.mp4
│ ├── 51.sec4-2 实践：图节点攻击.mp4
│ ├── 52.sec4-3 实践：图防御.mp4
│ ├── 53-1.作业第六章.zip
│ ├── 53-2.第五章作业提示-吴博.pdf
│ ├── 53-3.第六章作业讲评.pdf
│ ├── 54.L7_图神经网络的可扩展性.pdf
│ ├── 55.【视频】GNN的可扩展性介绍.mp4
│ ├── 56.【视频】逐点采样法.mp4
│ ├── 57.【视频】逐层采样法.mp4
│ ├── 58.【视频】子图采样法.mp4
│ ├── 59.L9_图上的其他深度模型-designed.pdf
│ ├── 6.【视频】为什么要关注图深度学习.mp4
│ ├── 60.【视频】图上的循环神经网络.mp4
│ ├── 61.【视频】图上的自编码器.mp4
│ ├── 62.【视频】图上的变分自编码器.mp4
│ ├── 63.【视频】图上的生成对抗网络.mp4
│ ├── 64.【视频】链接预测数据集.mp4
│ ├── 65.【视频】自编码器与变分编码器.mp4
│ ├── 66-1.Lecture 8.zip
│ ├── 66-2.第八章作业思路分享-岑宇阔.pdf
│ ├── 66-3.第八章作业分享.pdf
│ ├── 67.自然语言处理中的图神经网络.pdf
│ ├── 68.【视频】 语义角色标注.mp4
│ ├── 69.【视频】神经机器翻译.mp4
│ ├── 7.【视频】图上的特征学习历史是怎么样的.mp4
│ ├── 70.【视频】关系抽取.mp4
│ ├── 71.【视频】多跳问答任务.mp4
│ ├── 72.【视频】知识图谱中的神经网络.mp4
│ ├── 73-1.L9 code by DGL.rar
│ ├── 73-2.code by PYG.zip
│ ├── 74. 【视频】sec1 知识图谱数据集介绍.mp4
│ ├── 75.【视频】sec2 用于知识图谱的模型.mp4
│ ├── 76.【视频】sec3 在知识图谱补全的任务中训练R-GCN.mp4
│ ├── 77-1.Lecture 9.zip
│ ├── 77-2.第九章作业提示-吴博助教.pdf
│ ├── 78.计算机视觉中的图神经网络.pdf
│ ├── 79.【视频】 视觉问答.mp4
│ ├── 8.【视频】本课程将关注哪些内容.mp4
│ ├── 80.【视频】基于骨架的动作识别.mp4
│ ├── 81.【视频】 图像分类.mp4
│ ├── 82.mp4
│ ├── 83.Lecture10.zip
│ ├── 84.【视频】多标签图像分类数据集.mp4
│ ├── 85.【视频】基于ML-GCN的多标签图像分类.mp4
│ ├── 86-1.hw10.zip
│ ├── 86-2.第十章作业思路分享.pdf
│ ├── 87.L11 数据挖掘中的图神经网络.pdf
│ ├── 88.【视频】 万维网的数据挖掘.mp4
│ ├── 89.【视频】 城市数据挖掘.mp4
│ ├── 9.jpg
│ ├── 90.【视频】网络安全数据挖掘.mp4
│ ├── 91. 【视频】推荐系统数据集介绍.mp4
│ ├── 92.【视频】使用LightGCN进行推荐.mp4
│ ├── 93.【视频】利用Heterogeneous GNN进行推荐.mp4
│ ├── 94-1.Lecture11.zip
│ ├── 94-2.DGL版本.zip
│ ├── 95-1.hw11.zip
│ ├── 95-2.第十一章作业提示.pdf
│ ├── 96.L13_生物化学和医疗健康中的图神经网络.pdf
│ ├── 97.【视频】生物化学和医疗健康中的图神经网络.mp4
│ ├── 98.L14_图神经网络的一些高级方法_v2.pdf
│ └── 99.【视频】 更深的图神经网络.mp4
├── 8、ROS机械臂开发
│ ├── 第01节 ROS的过去、现在和未来
│ │ ├── ROS的过去、现在和未来.mp4
│ │ ├── 课件_ROS机械臂开发_1.ROS的过去、现在和未来.pdf
│ │ └── 资料 (2).txt
│ ├── 第02节 风靡机器人圈的ROS到底是什么
│ │ ├── 【代码】风靡机器人圈的ROS到底是什么.zip
│ │ ├── 【课件】风靡机器人圈的ROS到底是什么.pdf
│ │ └── 风靡机器人圈的ROS到底是什么.mp4
│ ├── 第03节 如何从零创建一个机器人模型
│ │ ├── 【代码】如何从零创建一个机器人模型
│ │ ├── 【资料】如何从零创建一个机器人模型
│ │ ├── 【课件】如何从零创建一个机器人模型.pdf
│ │ └── 如何从零创建一个机器人模型.mp4
│ ├── 第04节 ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│ │ ├── ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.rar
│ │ ├── 代码_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.zip
│ │ └── 课件_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.pdf
│ ├── 第05节 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│ │ ├── 【代码】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.rar
│ │ ├── 【课件】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.pdf
│ │ ├── 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.rar
│ │ └── 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.mp4
│ ├── 第06节 MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│ │ ├── 6MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.rar
│ │ ├── 【代码】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.zip
│ │ └── 【课件】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.pdf
│ ├── 第07节 MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│ │ ├── MoveIt!中不得不说的“潜规则”.mp4
│ │ ├── 【代码】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.zip
│ │ ├── 【课件】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.pdf
│ │ └── 【资料】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.zip
│ ├── 第08节 ROS机器视觉应用中的关键点
│ │ ├── 【代码】ROS机器视觉应用中的关键点
│ │ ├── 【代码】ROS机器视觉应用中的关键点.zip
│ │ ├── 【课件】ROS机器视觉应用中的关键点.pdf
│ │ └── 任务学习 – 深蓝学院 – 专注人工智能的在线教育 – Google Chrome 2019_4_19 10_44_58.mp4
│ ├── 第09节 “手眼”结合完成物体抓取应用
│ │ ├── 【代码】“手眼”结合完成物体抓取应用
│ │ ├── 【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用
│ │ ├── “手眼”结合完成物体抓取应用.mp4
│ │ ├── 【代码】“手眼”结合完成物体抓取应用.zip
│ │ ├── 【课件】“手眼”结合完成物体抓取应用.pdf
│ │ └── 【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用.zip
│ ├── 第10节 针对工业应用的ROS-I又是什么
│ │ ├── 【代码】针对工业应用的ROS-I又是什么.zip
│ │ ├── 【课件】针对工业应用的ROS-I又是什么.pdf
│ │ └── 针对工业应用的ROS-I又是什么.mp4
│ ├── 第11节 基于ROS设计一款机械臂控制系统
│ │ ├── 【代码】基于ROS设计一款机械臂控制系统
│ │ ├── 【代码】基于ROS设计一款机械臂控制系统.zip
│ │ ├── 【资料】基于ROS设计一款机械臂控制系统.zip
│ │ ├── 基于ROS设计一款机械臂控制系统.mp4
│ │ └── 课件_ROS机械臂开发_11.基于ROS设计一款机械臂控制系统.pdf
│ └── 第12节 ROS—机器人开发的神兵利器
│ ├── ROS—机器人开发的神兵利器.mp4
│ └── 【课件】ROS——机器人开发的神兵利器.pdf
└── 9、机器人学中的状态估计
├── 1、第一章
│ ├── 声音问题
│ ├── 第1讲概述.pdf
│ ├── 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第二节.mov
│ ├── 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第三节.mov
│ ├── 第一节.mov
│ └── 第一节改良版.mov
├── 2、第二章
│ ├── 第2讲 线性系统中的状态估计.pdf
│ ├── 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第二节.mov
│ ├── 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第三节.mov
│ ├── 第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ └── 第一节.mov
├── 3、第三章
│ ├── 加大声音版
│ ├── 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第二节.mov
│ ├── 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第三节.mov
│ ├── 第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 第一节.mov
│ └── 课件.pdf
├── 4、第四章
│ ├── 第4讲偏差、匹配和外点.pdf
│ ├── 输入和测量的偏差 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 输入和测量的偏差.mov
│ ├── 数据关联和外点 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ └── 数据关联和外点.mov
├── 5、第五章
│ ├── 01 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 01.mov
│ ├── 02.mov
│ ├── 03.mov
│ └── 第5讲三维几何学基础.pdf
├── 6、第六章
│ ├── 6-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 6-1.mov
│ ├── 6-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 6-2.mov
│ ├── 6-3 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 6-3.mov
│ └── 第6讲矩阵李群-gyr-2020.4.25.pdf
├── 7、第七章
│ ├── 7-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 7-1.mov
│ ├── 7-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ ├── 7-2.mov
│ ├── PCDdata.rar
│ └── 第7讲位姿估计问题-2020.6.4.pdf
└── 8、第八章
├── 8-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
├── 8-1.mov
├── 8-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
├── 8-2.mov
└── 第8讲位姿与点的估计问题.pdf
├── 10、视觉slam进阶-从零开始手写VIO
│ ├── 第八章
│ │ ├── 8-1.mp4
│ │ ├── 8-2.mp4
│ │ └── VIO 第8节 总结与展望.pdf
│ ├── 第二章
│ │ ├── 2-1.mp4
│ │ ├── 2-2.mp4
│ │ ├── 2-3-1.mp4
│ │ ├── 2-3-2.mp4
│ │ ├── 2-4.mp4
│ │ ├── 2-5.mp4
│ │ ├── course2_hw_new.zip
│ │ ├── L2IMU_motion_measurement.pdf
│ │ ├── vio第二章优秀作业讲评–余里.pdf
│ │ ├── vio第二章优秀作业讲评文件–余里.pdf
│ │ └── 第二章作业讲解–张兵兵.pdf
│ ├── 第九章
│ │ ├── course8.zip
│ │ └── 大作业讲解-助教张兵兵.pdf
│ ├── 第六章
│ │ ├── 6-1.mp4
│ │ ├── 6-2.mp4
│ │ ├── 6-3.mp4
│ │ ├── 6-4.mp4
│ │ ├── course6_hw.zip
│ │ ├── L6 视觉前端.pdf
│ │ └── 第六章作业讲解-助教张兵兵.pdf
│ ├── 第七章
│ │ ├── 7-1-1.mp4
│ │ ├── 7-1-2.mp4
│ │ ├── 7-2.mp4
│ │ ├── 7-4.mp4
│ │ ├── bandicam 2021-11-27 09-02-48-053.mp4
│ │ ├── VINS-Course.zip
│ │ ├── VIO第7节Initialization.pdf
│ │ ├── 第7章作业讲解–助教苏涛.pdf
│ │ └── 第七章优秀作业讲评–changxin.pdf
│ ├── 第三章
│ │ ├── 3-1.mp4
│ │ ├── 3-2.mp4
│ │ ├── 3-3.mp4
│ │ ├── 3-4-1.mp4
│ │ ├── 3-4-2.mp4
│ │ ├── course3_hw_CurveFitting_LM.rar
│ │ ├── L3BundleAdjustment.pdf
│ │ ├── vio第三章作业分享-汤火火火.pdf
│ │ └── 第3章作业讲解–助教苏涛.pdf
│ ├── 第十章
│ │ ├── 10-1.mp4
│ │ ├── 10-2.mp4
│ │ ├── 10-3.mp4
│ │ └── 9 相机与IMU时间戳同步.pdf
│ ├── 第四章
│ │ ├── 4-1.mp4
│ │ ├── 4-2.mp4
│ │ ├── 4-3.mp4
│ │ ├── 4-4-1.mp4
│ │ ├── 4-4-2.mp4
│ │ ├── course4作业.zip
│ │ ├── VIOL4SlidingWindow.pdf
│ │ └── 第四章作业讲解-助教张兵兵.pdf
│ ├── 第五章
│ │ ├── 5-1.mp4
│ │ ├── 5-2.mp4
│ │ ├── 5-3.mp4
│ │ ├── 5-4.mp4
│ │ ├── hw_course5_new.zip
│ │ ├── L5BackendSolver.pdf
│ │ ├── 第5章作业讲解–助教苏涛.pdf
│ │ └── 第五章作业分享-koke.pdf
│ └── 第一章
│ ├── 1-1.mp4
│ ├── 1-2.mp4
│ ├── 1-3-1.mp4
│ ├── 1-3-2.mp4
│ └── L1introduction.pdf
├── 11、机器人中的数值优化 最新课程
│ ├── 1-第一章
│ │ ├── 第一节
│ │ ├── 第一章第一节
│ │ ├── 10.【视频】Unconstrained Optimization for Nonconvex Functions.mp4
│ │ ├── 11.【视频】Modified Damped.mp4
│ │ ├── 6.【视频】Introduction.mp4
│ │ ├── 7.Convex Sets.mp4
│ │ ├── 8【视频】High-Order Info of Functions.mp4
│ │ ├── 9.【视频】Convex Function Property.mp4
│ │ ├── L1_Instruction.pdf
│ │ ├── L1思路提示.pdf
│ │ ├── 第一章作业.docx
│ │ └── 第一章作业分享-坦克小白.pdf
│ ├── 2-第二章
│ │ ├── 14：【视频】章节内容介绍.mp4
│ │ ├── 14【视频】章节内容介绍.mp4
│ │ ├── 15.【视频】为什么要引入拟牛顿法.mp4
│ │ ├── 16.【视频】凸且光滑的函数的BFGS优化算法.mp4
│ │ ├── 17.【视频】非凸但平滑的函数BFGS优化算法.mp4
│ │ ├── 18.【视频】L-BFGS优化算法.mp4
│ │ ├── 19：【视频】非凸非平滑函数的BFGS优化方法.mp4
│ │ ├── 20.【视频】线性共轭梯度法.mp4
│ │ ├── 21.【视频】牛顿共轭梯度法.mp4
│ │ ├── 22.【视频】应用：平滑导航路径生成.mp4
│ │ ├── L2-Hints.pdf
│ │ ├── L2-Instruction.pdf
│ │ ├── L2-Numerical Optimization in Robotics.pdf
│ │ ├── lec_2_homework.zip
│ │ ├── Project.zip
│ │ └── 第二章作业分享-张翀.pdf
│ ├── 3-第三章约束优化
│ │ ├── 26.【视频】带约束优化问题的定义.mp4
│ │ ├── 27.【视频】带约束优化问题的分类及复杂度.mp4
│ │ ├── 28.【视频】低维线性时间线性规划算法：Seidel算法.mp4
│ │ ├── 29.低维线性时间严格凸二次规划算法.mp4
│ │ ├── 30.【视频】约束优化的3种序列无约束化方法.mp4
│ │ ├── 31.【视频】KKT条件与PHR增广拉格朗日乘子法.mp4
│ │ ├── HW3_20220822_175717.rar
│ │ ├── L3-Instruction.pdf
│ │ ├── L3-Numerical Optimization in Robotics.pdf
│ │ └── 第三章作业思路提示-助教姜金圻.pdf
│ ├── 4-第四章
│ │ ├── 31.【视频】PHR增广拉格朗日乘子法.mp4
│ │ ├── 32.【视频】约束优化应用1：控制分配问题.mp4
│ │ ├── 33.【视频】约束优化应用2：碰撞距离计算.mp4
│ │ ├── 34.【视频】约束优化应用3：非线性模型预测控制.mp4
│ │ ├── 37.【视频】锥与对称锥.mp4
│ │ ├── 38.【视频】锥增广的拉格朗日.mp4
│ │ ├── 39.【视频】应用：时间最优的路径参数化.mp4
│ │ ├── L4 Numerical Optimization in Robotics.pdf
│ │ └── L4Homework.pdf
│ ├── 5-第五章
│ │ ├── 42.【视频】Smoothing Techniques.mp4
│ │ ├── 43.【视频】Adjoint Sensitivity Analysis.mp4
│ │ ├── 44.【视频】About Linear Solvers.mp4
│ │ ├── 45.【视频】Resources for Optimization Softwares.mp4
│ │ ├── 46.【视频】大作业.mp4
│ │ └── L5-Numerical Optimization in Robotics.pdf
│ ├── 8.22深蓝学院
│ │ └── [空目录]
│ ├── 1：【视频】汪博直播答疑回放.mp4
│ └── 机器人中的数值优化开课仪式.pdf
├── 12、深蓝-ROS理论与实践
│ ├── 【赠送】ROS2019暑假学习课程
│ │ ├── 本地下载
│ │ ├── 第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│ │ ├── 第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│ │ ├── 第3章 ROS基础与进阶
│ │ ├── 第4章 ROS-I与工业机器人应用
│ │ ├── 第5章 ROS2与实时系统
│ │ ├── 第6章 人工智能(深度学习、强化学习)
│ │ ├── 第7章 人形机器人与无人机
│ │ ├── 第8章 SLAM
│ │ ├── PPT网址.txt
│ │ └── 版权.txt
│ ├── 第1讲：认识ROS
│ │ ├── 第1讲资料
│ │ ├── 第1讲课件.pdf
│ │ ├── 第1讲视频.mp4
│ │ └── 第1讲作业.pdf
│ ├── 第2讲：ROS基础
│ │ ├── ROS理论与实践_2.ROS基础_代码.zip
│ │ ├── ROS理论与实践_2.ROS基础_资料.zip
│ │ ├── 第2讲ROS基础_作业.pdf
│ │ ├── 第2讲：ROS基础.pdf
│ │ └── 第二章：ROS基础.mp4
│ ├── 第3讲：机器人系统设计
│ │ ├── ROS理论与实践_3.机器人系统设计_代码.zip
│ │ ├── ROS理论与实践_3.机器人系统设计_课件.pdf
│ │ ├── ROS理论与实践_3.机器人系统设计_视频.mp4
│ │ └── ROS理论与实践_3.机器人系统设计_作业.pdf
│ ├── 第4讲：机器人仿真
│ │ ├── ROS理论与实践_4.机器人仿真_代码.zip
│ │ ├── ROS理论与实践_4.机器人仿真_课件.pdf
│ │ ├── ROS理论与实践_4.机器人仿真_视频.mp4
│ │ └── ROS理论与实践_4.机器人仿真_作业.pdf
│ ├── 第5讲：机器人感知
│ │ ├── 5.机器人感知_代码.zip
│ │ ├── 5.机器人感知.mp4
│ │ ├── 5.机器人感知.pdf
│ │ └── 5.机器人感知作业.pdf
│ ├── 第6讲：机器人SLAM与自主导航
│ │ ├── 6.机器人SLAM与自主导航_课件.pdf
│ │ ├── 6.机器人SLAM与自主导航_视频.mp4
│ │ ├── 6.机器人SLAM与自主导航_作业.pdf
│ │ ├── ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_代码.zip
│ │ └── ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_资料.zip
│ ├── 第7讲：ROS理论与实践Moveit
│ │ ├── ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_代码.zip
│ │ ├── ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_课件.pdf
│ │ ├── ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_视频.mp4
│ │ └── ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_作业.pdf
│ ├── 第8讲：ROS机器人综合应用
│ │ ├── ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_代码.zip
│ │ ├── ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_课件.pdf
│ │ ├── ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_视频.mp4
│ │ └── ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_作业.pdf
│ └── 第9讲：ROS2.0
│ ├── ROS理论与实践_9.ROS2.0_代码.zip
│ ├── ROS理论与实践_9.ROS2.0_课件.pdf
│ ├── ROS理论与实践_9.ROS2.0_视频.mp4
│ └── ROS理论与实践_9.ROS2.0_作业.pdf
├── 13、语音算法-前沿与应用【最新完结】
│ ├── 第10章 一些前沿课题
│ │ ├── 任务26-1 【课件】一些前沿课题.pdf.pdf
│ │ └── 任务26-2 【视频】前沿Topics_.mp4
│ ├── 第11章 总结展望
│ │ └── 任务27 【视频】课程总结及展望_.mp4
│ ├── 第1章 基于深度学习的语音算法综述
│ │ ├── 任务1 官网报名分组名单.txt
│ │ ├── 任务2 【课件】算法综述.pdf.pdf
│ │ └── 任务3 【视频】算法综述_.mp4
│ ├── 第2章 语音识别算法：从GMM-HMM到端对端
│ │ ├── 任务4 【课件】Speech Algorithms Chapter2.pdf
│ │ └── 任务5 【视频】从GMM-HMM到端对端_.mp4
│ ├── 第3章 语音识别算法：从Sequence-to-Sequence的角度
│ │ ├── 任务6 【课件】Speech Algorithms Chapter3.pdf.pdf
│ │ ├── 任务7 【视频】从Sequence-to-Sequence的角度_.mp4
│ │ └── 任务8 【作业】第3章.png
│ ├── 第4章 语音识别算法：一些前沿课题
│ │ ├── 任务10 【视频】语音识别算法：一些前沿课题_.mp4
│ │ ├── 任务11 【作业】Train an ASR with the given data.png
│ │ └── 任务9 【课件】Chapter4-Hot Topics in Speech Recognition.pdf.pdf
│ ├── 第5章 语音识别算法：应用系统的搭建
│ │ ├── 任务12 【课件】Speech Algorithms Chapter5.pdf.pdf
│ │ ├── 任务13 【视频】引言_.mp4
│ │ ├── 任务14 【视频】语音识别系统与解码器_.mp4
│ │ ├── 任务15 【视频】语音端点检测_.mp4
│ │ ├── 任务16 【视频】讨论_.mp4
│ │ └── 任务17-1 【视频】作业_.mp4
│ ├── 第6章 嵌入式系统的搭建
│ │ ├── 任务18-1 【课件】On-device Speech Algorithms.pdf
│ │ ├── 任务18-2 【视频】on device speech algorithms_.mp4
│ │ └── 任务19 【作业】Homework VI.png
│ ├── 第7章 答疑课
│ │ └── 任务20 【视频】答疑课_.mp4
│ ├── 第8章 说话人识别算法：从序列建模的角度
│ │ ├── 任务21-1 【课件】End-to-end Speaker Recognition.pdf.pdf
│ │ ├── 任务21-2 【视频】speaker recognition_.mp4
│ │ └── 任务22 【作业】第8章 speaker recognition.TXT
│ └── 第9章 语音合成算法：从HTS到端到端
│ ├── 任务23 【课件】语音合成：从HTS到端到端.pdf.pdf
│ ├── 任务24 【视频】语音合成系统_.mp4
│ └── 任务25 【作业】语音合成.TXT
├── 14、计算机视觉应用基础 深蓝
│ ├── 第10章 检测识别：一般目标检测识别之特征
│ │ ├── 第1节 目标检测识别一般流程
│ │ ├── 第2节 特征检测简介
│ │ ├── 第3节 边缘检测与角点检测
│ │ └── 第4节 SIFT特征简介
│ ├── 第11章 检测识别：一般目标检测识别之分类器
│ │ ├── 第1节 线性回归
│ │ ├── 第2节 支持向量机
│ │ └── 第3节 Adaboost
│ ├── 第12章 检测识别：基于模型拟合的目标检测
│ │ ├── 第1节 前言
│ │ ├── 第2节 霍夫变换与直线检测
│ │ ├── 第3节 RANSAC与直线检测
│ │ └── 任务61：【作业】第十二章【海量资源】.png
│ ├── 第1节：课程介绍
│ │ ├── 任务2：【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
│ │ └── 任务3：【视频】计算机视觉概述【海量资源】.mp4
│ ├── 第1章：图像分割：基于统计模型的图像分割
│ │ ├── 第1节：图像分割简要叙述
│ │ ├── 第2节：基于统计的图像分割
│ │ └── 第3节：作业
│ ├── 第2章：图像分割：基于主动轮廓的图像分割
│ │ ├── 第1节：基于主动轮廓的图像分割
│ │ ├── 第2节：Snake算法实现
│ │ ├── 第3节：GVFSnake算法
│ │ ├── 第4节：代码及作业
│ │ └── 第5节：补充材料
│ ├── 第3章：图像分割：基于水平集的图像分割
│ │ ├── 第1节：CV图像分割模型
│ │ ├── 第2节：CV分割模型的改进
│ │ ├── 第3节：水平集分割模型代码分析
│ │ └── 第4节：作业实践
│ ├── 第4章：图像分割：交互式图像分割
│ │ ├── 第1节：交互式图像分割简介
│ │ ├── 第2节：Graph Cuts（图割）方法以及改进
│ │ ├── 第3节：基于标签学习的交互式分割
│ │ └── 第4节：作业框架讲解
│ ├── 第5章：图像分割：基于模型的运动分割
│ │ ├── 第1节：运动目标检测简介
│ │ ├── 第2节：混合高斯背景建模
│ │ └── 第3节：作业
│ ├── 第6章：目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
│ │ ├── 第1节：目标跟踪简介
│ │ ├── 第2节：光流以及基于光流的跟踪
│ │ ├── 第3节：基于光流目标跟踪的代码分析
│ │ └── 第4：实践作业
│ ├── 第7章：目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪
│ │ ├── 第1节：均值漂移算法提出原因
│ │ ├── 第2节：核密度估计
│ │ ├── 第3节：基于均值漂移的目标跟踪算法
│ │ ├── 第4节：基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
│ │ └── 第5节：作业
│ ├── 第8章：目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
│ │ ├── 第1节：自顶向下的跟踪基础
│ │ ├── 第2节：蒙特卡洛模拟
│ │ ├── 第3节：基于粒子滤波的目标跟踪算法
│ │ └── 第4节：作业
│ └── 第9章：目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪
│ ├── 第1节：相关滤波
│ ├── 第2节：MOSSE
│ ├── 第3节：跟踪方法总结与展望
│ └── 第4节：作业
├── 15、工业机器人控制课程
│ ├── 1-第一章：背景介绍以及目标
│ │ ├── 第一章：课程内容提要与预备知识.mp4
│ │ └── 工业机器人控制第一讲.pdf
│ ├── 10-第十章：非线性系统控制
│ │ ├── 第十二讲_非线性系统控制-6.7 (1).pdf
│ │ └── 非线性系统控制.mp4
│ ├── 11-第十一章：工业机器人控制
│ │ ├── section 2.mp4
│ │ ├── section 3.mp4
│ │ ├── section I.mp4
│ │ └── 自适应控制.mp4
│ ├── 2-第二章：空间运动及轨迹规划
│ │ ├── 第二章：空间运动及轨迹规划.mp4
│ │ ├── 空间运动及轨迹规划1.mp4
│ │ ├── 空间运动及轨迹规划2.mp4
│ │ └── 空间运动及轨迹规划.pdf
│ ├── 3-第三章：机械臂运动学
│ │ ├── 第三讲_机械臂运动学 (1).pdf
│ │ └── 机械臂运动学.mp4
│ ├── 4-第四章：机械臂运动学和D-H参数
│ │ ├── 第三讲_机械臂运动学和D-H参数_V (1).pdf
│ │ └── 机械臂运动学和D-H参数.mp4
│ ├── 5-第五章：More刚体运动
│ │ ├── More刚体运动.mp4
│ │ └── 第四讲_More机械臂运动学 (1).pdf
│ ├── 6-第六章：速度运动学（上）
│ │ ├── 第五讲 速度运动学(上) (1).pdf
│ │ ├── 速度运动学（上）1.mp4
│ │ ├── 速度运动学（上）2.mp4
│ │ └── 速度运动学（上）.mp4
│ ├── 7-第七章：速度运动学（下）
│ │ ├── 第六讲_速度运动学(下) (1).pdf
│ │ ├── 速度运动学（下）1.mp4
│ │ └── 速度运动学（下）2.mp4
│ ├── 8-第八章：动力学基础
│ │ └── 动力学基础.mp4
│ ├── 9-第九章：线性系统控制
│ │ ├── 线性系统控制上.mp4
│ │ └── 线性系统控制下.mp4
│ └── 讲义
│ ├── 第二讲作业.zip
│ ├── 第九讲_动力学-质量和惯性 (1).pdf
│ ├── 第十讲 机械臂动力学 (1).pdf
│ ├── 第十三讲_自适应控制 (1).pdf
│ ├── 第十四讲_力控制 (1).pdf
│ ├── 第十一讲 线性系统 (1).pdf
│ ├── 工业机器人-第八章_动力学基础（上） (1).pdf
│ └── 工业机器人控制_EXTRA_人工势场运动规划.pdf
├── 16、基于深度学习的物体检测
│ ├── 第1章：课程介绍
│ │ ├── 第1章：课程介绍.jpg
│ │ └── 任务1：【视频】课程介绍.mp4
│ ├── 第2章：物体检测概述（1次课）
│ │ ├── 第2章：物体检测概述.jpg
│ │ ├── 任务2-1：【课件】物体检测概述.pdf
│ │ └── 任务2-2：【视频】物体检测概述.mp4
│ ├── 第3章：通用物体检测（5次课）
│ │ ├── 第1节：物体检测实践环境配置
│ │ ├── 第2节：物体检测概述
│ │ ├── 第3节：基于锚框的物体检测算法：多阶段法（130分钟）
│ │ ├── 第4节：基于锚框的物体检测算法：单阶段法（130分钟）
│ │ ├── 第5节：无需锚框的物体检测算法：关键点法和中心域法（120分钟）
│ │ ├── 第6节：实用物体检测算法的研究思路（70分钟）
│ │ ├── 第7节：作业总结
│ │ └── 第3章：通用物体检测.jpg
│ ├── 第4章：人脸检测（3次课）
│ │ ├── 第1节：人脸检测概述（10分钟）
│ │ ├── 第2节：传统Viola-Jones人脸检测算法（20分钟）
│ │ ├── 第3节：深度学习早期人脸检测算法（50分钟）
│ │ ├── 第4节：深度学习后期人脸检测算法（20分钟）
│ │ ├── 第5节：深度学习后期人脸检测算法：高效率（50分钟）
│ │ ├── 第6节：深度学习后期人脸检测算法：高精度（90分钟）
│ │ ├── 第7节：作业总结
│ │ └── 第4章：人脸检测.jpg
│ ├── 第5章：行人检测（2次课）
│ │ ├── 第1节：行人检测概述（20分钟）
│ │ ├── 第2节：传统DPM行人检测算法（30分钟）
│ │ ├── 第3节：深度学习早期行人检测算法：RPN+BF（30分钟）
│ │ ├── 第4节：深度学习后期行人检测算法（90分钟）
│ │ ├── 第5节：作业总结
│ │ └── 第5章：行人检测.jpg
│ ├── 第6章：物体检测总结与展望（1次课）
│ │ ├── 第6章：物体检测总结与展望.jpg
│ │ ├── 任务34：【课件】物体检测的总结展望.pdf
│ │ └── 任务35：【视频】物体检测的总结展望.mp4
│ └── 课程大纲.jpg
├── 17、吴恩达机器人学习课件
│ ├── 008_补充资料
│ │ ├── 编程作业答案
│ │ ├── 访谈视频
│ │ └── 中文字幕
│ ├── deeplearning.ai_01_homework.7z
│ ├── deeplearning.ai_02_homework.7z
│ ├── deeplearning.ai_03_homework.7z
│ ├── deeplearning.ai_04_homework.7z
│ └── deeplearning.ai_05_homework.7z
├── 18、移动机器人运动规划新版
│ ├── 大作业
│ │ └── Project.rar
│ ├── 第1章_概述和课程介绍
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-课程介绍.mp4
│ │ ├── 2-运动规划方法分类01.mp4
│ │ ├── 2-运动规划方法分类02.mp4
│ │ ├── 3-常用地图结构.mp4
│ │ ├── 4-实践演示.mp4
│ │ └── L1-V3.pdf
│ ├── 第2章_基于收索的路径规划
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-图搜索基础(Graph Search Basis).mp4
│ │ ├── 2-Dijkstra 和A算法(Dijkstra and A).mp4
│ │ ├── 3-JPS算法(Jump Point Search).mp4
│ │ ├── 4-实践演示.mp4
│ │ └── motionplanningL2.pdf
│ ├── 第3章_基于采样的路径规划
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 2-基于采样的最优路径规划算法&基于采样的路径规划算法进阶.mp4
│ │ └── L3.pdf
│ ├── 第4章_动力学约束下的路径规划
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-动力学概念简介(Introduction).mp4
│ │ ├── 2-状态栅格搜索算法(State Lattice Search)2.mp4
│ │ ├── 2-状态栅格搜索算法(State Lattice Search).mp4
│ │ ├── 3-两点边界值最优控制问题2.mp4
│ │ ├── 3-两点边界值最优控制问题.mp4
│ │ ├── 4-混合A算法(Hybrid A).mp4
│ │ ├── 5-动力学约束RRT算法(Kinodynamic RRT).mp4
│ │ └── L4.pdf
│ ├── 第5章_轨迹生成
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-introduction.mp4
│ │ ├── 2-Minimum snap optimization2.mp4
│ │ ├── 2-Minimum snap optimization.mp4
│ │ ├── 3-closed-form solution for minimum snap.mp4
│ │ ├── 4-Implementation details2.mp4
│ │ ├── 4-Implementation details.mp4
│ │ └── L5.pdf
│ ├── 第6章_软约束和硬约束下的轨迹优化
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-软硬约束下的轨迹优化（全）.mp4
│ │ ├── 1-软硬约束下的轨迹优化.mp4
│ │ ├── 2-作业讲解.mp4
│ │ └── L6.pdf
│ ├── 第7章_基于马尔可夫决策过程的运动规划
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-problem formalization2.mp4
│ │ ├── 1-problem formalization3.mp4
│ │ ├── 1-problem formalization.mp4
│ │ ├── 2-minimax and expected cost planning2.mp4
│ │ ├── 2-minimax and expected cost planning.mp4
│ │ ├── 3-RTDP.mp4
│ │ └── MDP-BasedV3.pdf
│ ├── 第8章_模型预测控制在运动规划的应用
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 1-MPC简介、线性MPC方法和非线性MPC方法2.mp4
│ │ └── 第8节模型预测控制在运动规划中的应用.pdf
│ ├── 第九到十二章
│ │ ├── 10-1.mp4
│ │ ├── 10-2.mp4
│ │ ├── 10-3.mp4
│ │ ├── 10.hw_3_updated.rar
│ │ ├── 10.L3 sampling based path finding.pdf
│ │ ├── 11-1-2.mp4
│ │ ├── 11-1.mp4
│ │ ├── 11-2-2.mp4
│ │ ├── 11-2.mp4
│ │ ├── 11-3-1.mp4
│ │ ├── 11-3-2.mp4
│ │ ├── 11-3-3.mp4
│ │ ├── 11-3-4.mp4
│ │ ├── 11-3-5.mp4
│ │ ├── 11-3-6.mp4
│ │ ├── 11-4.mp4
│ │ ├── 11.L15-Optimization-Based Trajectory Planning .pdf
│ │ ├── 11.lec_5_homework.zip
│ │ ├── 12-1.mp4
│ │ ├── 12-2.mp4
│ │ ├── 12-4.mp4
│ │ ├── 12-5mpc-car-homework.zip
│ │ ├── 12.3.mp4
│ │ ├── 12.pdf
│ │ ├── 9.Project.rar
│ │ └── 9.mp4
│ ├── 第十三章
│ │ ├── 13-1-2.mp4
│ │ ├── 13-1.mp4
│ │ ├── 13-2.mp4
│ │ ├── 13-3.mp4
│ │ ├── 13-4.mp4
│ │ ├── 13-5-1.mp4
│ │ ├── 13-5-2.mp4
│ │ └── 13.pdf
│ ├── 第十四章
│ │ ├── 63-1.pdf
│ │ ├── 63-2.mp4
│ │ ├── 64-1.pdf
│ │ ├── 64-2.mp4
│ │ ├── 64-3.mp4
│ │ ├── 64-4-1.mp4
│ │ ├── 64-4-2.mp4
│ │ ├── 65.mp4
│ │ ├── 66-1.pdf
│ │ ├── 66-2.mp4
│ │ ├── 67.mp4
│ │ ├── 68-1.pdf
│ │ ├── 68-2.mp4
│ │ └── 68-3.mp4
│ ├── idlefish-msg-1664093503655.png.jpg
│ ├── mmexport1664097555354.jpg
│ ├── mmexport1664097557046.jpg
│ ├── mmexport1664097558585.jpg
│ ├── mmexport1664097560636.jpg
│ ├── mmexport1664097562355.jpg
│ ├── mmexport1664097564977.jpg
│ └── 开发环境准备文档ubuntu+ROS.pdf
├── 19、C++基础与深度解析【最新完结】
│ ├── 第10章：序列与关联容器
│ │ ├── 66.chapter 9.pdf
│ │ ├── 67.【视频】容器概述.mp4
│ │ ├── 68-1.【视频】array容器模板.mp4
│ │ ├── 68-2.【视频】vector容器模板.mp4
│ │ ├── 68-3.【视频】list . deque . basic_string容器模板.mp4
│ │ ├── 69-1.【视频】set.mp4
│ │ ├── 69-2.【视频】map . multiset . multima.mp4
│ │ ├── 69-3.【视频】unordered set . map . multiset . multima.mp4
│ │ ├── 70-1.【视频】类型适配器和接口适配器.mp4
│ │ ├── 70-2.【视频】数值适配器和生成器.mp4
│ │ └── 71.【视频】总结.mp4
│ ├── 第11章：泛型算法
│ │ ├── 72.chapter 10更新版.pdf
│ │ ├── 73-1.【视频】泛型算法 I.mp4
│ │ ├── 73-2.【视频】泛型算法 II.mp4
│ │ ├── 73-3.【视频】泛型算法 III.mp4
│ │ ├── 73-4.【视频】泛型算法 IV.mp4
│ │ ├── 74-1.【视频】bind.mp4
│ │ ├── 74-2.【视频】Lambda表达式 I.mp4
│ │ ├── 74-3.【视频】Lambda表达式 II.mp4
│ │ ├── 75.【视频】泛型算法改进——ranges.mp4
│ │ └── 76.【视频】总结.mp4
│ ├── 第12章类与面向对象编程
│ │ ├── 77.chapter 11.pdf
│ │ ├── 78-1.【视频】part I.mp4
│ │ ├── 78-2.【视频】part II.mp4
│ │ ├── 79-1.【视频】part I.mp4
│ │ ├── 79-2.【视频】part II.mp4
│ │ ├── 80.【视频】访问限定符与友元.mp4
│ │ ├── 81-1.【视频】part I.mp4
│ │ ├── 81-2.【视频】part II.mp4
│ │ ├── 81-3.【视频】part III.mp4
│ │ ├── 81-4.【视频】part IV.mp4
│ │ ├── 82-1.【视频】part I.mp4
│ │ └── 82-2.【视频】part II.mp4
│ ├── 第13章：类的细节
│ │ ├── 83.chapter 12.pdf
│ │ ├── 84-1.【视频】运算符重载 I.mp4
│ │ ├── 84-2.【视频】运算符重载 II.mp4
│ │ ├── 84-3.【视频】运算符重载 III.mp4
│ │ ├── 84-4.【视频】运算符重载 IV.mp4
│ │ ├── 85-1.【视频】类的继承.mp4
│ │ ├── 85-2.【视频】虚函数 I.mp4
│ │ ├── 85-3.【视频】虚函数 II.mp4
│ │ ├── 86-1.【视频】补充知识 I.mp4
│ │ └── 86-2.【视频】补充知识 II.mp4
│ ├── 第14章：模板
│ │ ├── 87.【视频】章节介绍.mp4
│ │ ├── 89-1.【视频】函数模板 Part I.mp4
│ │ ├── 89-2.【视频】模板实参的类型推导.mp4
│ │ ├── 89-3.【视频】函数模板实参推导的若干讨论.mp4
│ │ ├── 89-4.【视频】函数模板的实例化控制.mp4
│ │ ├── 90-1.【视频】函数模板的特化.mp4
│ │ ├── 90-2.【视频】避免使用函数模板的特化.mp4
│ │ ├── 91-1.【视频】类模板与成员函数模板.mp4
│ │ ├── 91-2.【视频】类模板的实例化、特化与实参推导.mp4
│ │ ├── 92-1.【视频】C++ 20新概念 Concepts.mp4
│ │ ├── 92-2.【视频】requires表达式.mp4
│ │ ├── 93-1.【视频】数值模板参数与模板模板参数.mp4
│ │ ├── 93-2.【视频】别名模板.mp4
│ │ ├── 93-3.【视频】变长模板.mp4
│ │ ├── 93-4.【视频】包展开与折叠表达式.mp4
│ │ ├── 94-1.【视频】完美转发.mp4
│ │ ├── 94-2.【视频】Lambda表达式模板.mp4
│ │ ├── 94-3.【视频】消除歧义.mp4
│ │ └── 94-4.【视频】变量模板.mp4
│ ├── 第15章：元编程
│ │ ├── 100.【视频】循环代码的编写方式.mp4
│ │ ├── 101.【视频】减少实例化技巧.mp4
│ │ ├── 102.【视频】本章小结.mp4
│ │ ├── 103.Project3 元编程.pdf
│ │ ├── 88.chapter 13.pdf
│ │ ├── 95-2.章节介绍.mp4
│ │ ├── 96.【视频】元编程的引入.mp4
│ │ ├── 97.【视频】 元编程的引入(续）.mp4
│ │ ├── 98.【视频】顺序代码的编写方式.mp4
│ │ └── 99.【视频】分支代码的编写方式.mp4
│ ├── 第16章：其他的工具与技术
│ │ ├── 104.chapter 15.pdf
│ │ ├── 105.【视频】C++ L15 sec0 章节介绍.mp4
│ │ ├── 106.【视频】C++ L15 sec1-1 异常处理 I.mp4
│ │ ├── 107.【视频】C++ L15 sec1-2 异常处理 II.mp4
│ │ ├── 108.【视频】C++ L15 sec1-3 异常处理 III-1.mp4
│ │ ├── 109.【视频】C++ L15 sec1-3 异常处理 III-2.mp4
│ │ ├── 110.【视频】C++ L15 sec1-4 异常处理 IV.mp4
│ │ ├── 111.【视频】C++ L15 sec2-1 枚举与联合 I.mp4
│ │ ├── 112.【视频】C++ L15 sec2-2 枚举与联合 II.mp4
│ │ ├── 113.【视频】C++ L15 sec3 嵌套类与局部类.mp4
│ │ ├── 114.【视频】C++ L15 sec4 嵌套名字空间与匿名名字空间.mp4
│ │ ├── 115.【视频】C++ L15 sec5 位域与volatile关键字.mp4
│ │ └── 116.【视频】C++ L15 sec6 本章小结.mp4
│ ├── 第1章：C++基础
│ │ ├── 10C++的开发环境和相关工具.mp4
│ │ ├── 10（1）：【视频】C++的开发环境与相关工具.mp4
│ │ ├── 11C++的编译与链接模型.mp4
│ │ ├── 8第1章课件.pdf
│ │ ├── 9什么是C++（上）.mp4
│ │ └── 9什么是C++（下）.mp4
│ ├── 第2章：C++初探
│ │ ├── 12chapter.pdf
│ │ ├── 13从Hello world谈起.mp4
│ │ ├── 14系统IO.mp4
│ │ ├── 15猜数字与控制流.mp4
│ │ └── 16结构体与自定义数据类型.mp4
│ ├── 第3章：对象与基本类型
│ │ ├── 17课件.pdf
│ │ ├── 18.mp4
│ │ ├── 19类型详述（1）.mp4
│ │ ├── 20类型详述（2）.mp4
│ │ ├── 21复合类型：从指针到引用.mp4
│ │ ├── 22常量类型与常量表达式.mp4
│ │ ├── 23类型别名与类型的自动推导（上）.mp4
│ │ ├── 23类型别名与类型的自动推导（下）.mp4
│ │ ├── 24域与对象.mp4
│ │ └── C++ project I.pdf
│ ├── 第4章：数组、vector与字符串
│ ├── 第5章：表达式基础与详述
│ ├── 第6章：语句
│ ├── 第7章：函数
│ ├── 第8章：深入IO
│ ├── 第9章：动态内存管理
│ │ ├── 58.chapter 8.pdf
│ │ ├── 59.【视频】序.mp4
│ │ ├── 60.【视频】动态内存基础.mp4
│ │ ├── 61.【视频】动态内存基础（续）.mp4
│ │ ├── 62.【视频】智能指针.mp4
│ │ ├── 63.【视频】智能指针（续）.mp4
│ │ ├── 64.【视频】动态内存的相关问题.mp4
│ │ ├── 65-1.Project II 题目+附件.zip
│ │ └── 65-2.project 2作业思路提示-俊辉助教.mp4
│ ├── 绪论
│ │ ├── 1介绍-老师课前寄语.mp4
│ │ ├── 2环境搭建说明文档.pdf
│ │ ├── 3推荐书目.pdf
│ │ ├── 4c++面试题无答案.pdf
│ │ ├── 5开课仪式_助教分享_周奕端.pdf
│ │ ├── 6C++第四期 开课仪式.pdf
│ │ └── 7开课仪式.mp4
│ ├── 25-1.chapter4.pdf
│ ├── 34.chapter 5.pdf
│ ├── 42.chapter 6.pdf
│ ├── 50.chapter 7 update 1.pdf
│ └── 深蓝学院c++课件及资料.zip
├── 20、语音信号处理 最新【完结】
│ ├── 第10章 答疑课
│ │ ├── 任务34-1 【课件】答疑部分.pdf.pdf
│ │ └── 任务34-2 【视频】答疑课_.mp4
│ ├── 第1章 语音信号概述
│ │ ├── 任务1 官网报名分组名单.txt
│ │ ├── 任务2 【课件】语音信号概述.pdf.pdf
│ │ ├── 任务3 【视频】语音交互_.mp4
│ │ ├── 任务4 【视频】复杂的声学环境_.mp4
│ │ ├── 任务5 【视频】前端语音信号处理_.mp4
│ │ └── 任务6 【视频】课程安排&推荐阅读_.mp4
│ ├── 第2章 数字信号处理中的关键概念
│ │ ├── 任务10 【视频】时频分析与傅里叶变换_.mp4
│ │ ├── 任务11 【视频】作业说明_.mp4
│ │ ├── 任务12 【作业】第2章语音信号处理C3Homeworkcode.rar
│ │ ├── 任务7 【课件】数字信号处理中的几个关键概念.pdf
│ │ ├── 任务8 【视频】数字信号及其基本运算_.mp4
│ │ └── 任务9 【视频】采样定理_.mp4
│ ├── 第3章 自适应滤波方法（一）
│ │ ├── index.cfg
│ │ ├── 任务13 【课件】第三章 自适应滤波方法（一）.pdf.pdf
│ │ ├── 任务14 【视频】自适应滤波方法（一）_.mp4
│ │ └── 任务15 【作业】第3章语音信号处理C3Homeworkcode.rar
│ ├── 第4章 自适应滤波方法（二）
│ │ ├── 任务16 【课件】第四章 自适应滤波方法（二）.pdf.pdf
│ │ ├── 任务17 【视频】RLS算法_.mp4
│ │ ├── 任务18 【视频】AP算法_.mp4
│ │ └── 任务19 【作业】编程实现基本LMS算法和RLS算法.rar
│ ├── 第5章 声学回声消除（AEC）和噪声抑
│ │ ├── 任务20-1 【课件】第五章 声学回声消除与噪声抑制技术.pdf.pdf
│ │ ├── 任务20-2 【视频】引言_.mp4
│ │ ├── 任务21 【视频】子带分解_.mp4
│ │ ├── 任务22 【视频】噪声抑制_.mp4
│ │ ├── 任务23 【视频】声学回声消除AEC_.mp4
│ │ ├── 任务24-1 【视频】作业讲解_.mp4
│ │ └── 任务24-2 【作业】实践AEC.rar
│ ├── 第6章 阵列信号处理（一）
│ │ ├── 任务25-1 【课件】第六章 阵列信号处理（一）.pdf.pdf
│ │ ├── 任务25-2 【视频】引言_.mp4
│ │ ├── 任务26 【视频】阵列信号处理的基本概念_.mp4
│ │ ├── 任务27 【视频】几种常见波束的形成方法_.mp4
│ │ ├── 任务28-1 【作业】实践作业_.mp4
│ │ └── 任务28-2 【作业】第六章.rar
│ ├── 第7章 阵列信号处理（二）
│ │ ├── 任务29 【课件】阵列信号处理（二）.pdf.pdf
│ │ ├── 任务30 【视频】声源定位技术_.mp4
│ │ └── 任务31 【视频】GSC算法的实际应用_.mp4
│ ├── 第8章 深度学习用于语音分离
│ │ ├── 任务32-1 【课件】Chapter8 DNN based speech separation.pdf.pdf
│ │ └── 任务32-2 【视频】基于DNN的语音分离_.mp4
│ └── 第9章端到端语音分离与目标说话人抽取
│ ├── 任务33-1 【课件】Chapter9 Topics.pdf.pdf
│ └── 任务33-2 【视频】topics_.mp4
├── 21、CUDA入门与深度神经网络加速
│ ├── 第1章
│ │ ├── 3-CUDA C编程及GPU基本知识.pdf
│ │ └── Desktop 2022.04.16 – 21.47.28.03.mp4
│ ├── 第2章
│ │ ├── 9：【课件】矩阵乘法（新）.pdf
│ │ └── Desktop 2022.04.16 – 22.20.30.04.mp4
│ ├── 第3章
│ │ ├── 15：【课件】CUDA C编程：cuda stream and envet.pdf
│ │ └── Desktop 2022.04.16 – 22.56.34.05.mp4
│ ├── 第4章
│ │ ├── 22-1：【课件】CUDA C编程：卷积实现与cudnn、cublas.pdf
│ │ ├── Desktop 2022.04.16 – 23.24.02.06.mp4
│ │ └── Desktop 2022.04.16 – 23.30.58.07.mp4
│ ├── 第5章 TensorRT介绍
│ │ ├── 26：【课件】TensorRT介绍 .pdf
│ │ ├── 5.1-TensorRT是什么.mp4
│ │ ├── 5.2TensorRT整体工作流程与优化策略.mp4
│ │ ├── 5.3TensorRT的组成与基本使用流程.mp4
│ │ ├── 5.4SampleMNISTDemo.mp4
│ │ ├── 5.6TensorRT进阶.mp4
│ │ └── 5.7源码编译Demo.mp4
│ ├── 第6章
│ │ ├── 33：【课件】TensorRT plugin用法.pdf
│ ├── 第7章
│ │ ├── 39：【课件】TensorRT INT8量化加速.pdf
│ └── 1-CUDA入门与深度神经网络加速 第一期 开课仪式.pdf
├── 22、多传感器融合定位 最新
│ ├── 多传感器融合定位 最新一期
│ │ ├── 第10章 基于优化的定位方法
│ │ ├── 第11章 多传感器时空标定(综述)
│ │ ├── 第12章 大作业
│ │ ├── 第1章 概述
│ │ ├── 第2章 3D激光里程计 I
│ │ ├── 第3章 3D激光里程计 II
│ │ ├── 第4章 点云地图构建及基于地图的定位
│ │ ├── 第5章 惯性导航原理及误差分析
│ │ ├── 第6章 惯性导航解算及误差模型
│ │ ├── 第7章 基于滤波的融合方法 I
│ │ ├── 第8章 基于滤波的融合方法 II
│ │ └── 第9章 基于优化的建图方法
│ └── baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg
├── 23、三维点云处理 深蓝学院
│ ├── 1-第一次课
│ │ ├── 1-Introduction.mp4
│ │ ├── 2-PCA.mp4
│ │ ├── 3-kernel PCA.mp4
│ │ ├── 4-.mp4
│ │ ├── 5-（作业）PointCloudHomeworkI.rar
│ │ └── 6-（ppt）PointCloudLecture1v4.0.pdf
│ ├── 10-第十次
│ │ ├── 课程提问持续更新.md
│ │ ├── 课程提问持续更新.pdf
│ │ └── 重要链接，一个同学的参考答案.txt
├── 24、数字图像处理–深蓝学院
│ ├── 第1章 导言与MATLAB快速介绍
│ │ ├── 【课件】第一讲-2matlab速成.pdf
│ │ ├── 任务1-1： 【课件】导言.pdf
│ │ └── 任务1-2 【课件】导言与MATLAB快速介绍.mp4
│ ├── 第2章 空域处理
│ │ ├── 任务2-1：【课件】空域处理（含作业）.pdf
│ │ ├── 任务2-2：【直播】亮度变换.mp4
│ │ ├── 任务3-1：【课件】空域处理-2.pdf
│ │ ├── 任务3-2：【直播】卷积与线性移动不变系统.mp4
│ │ └── 任务3-3：dipum_images_ch03.zip
│ ├── 第3章 频域处理
│ │ ├── 任务4-1：【课件】频域处理上-校对版加作业.pdf
│ │ ├── 任务4-2：【视频】傅里叶变换.mp4
│ │ ├── 任务5-1：【课件】频域处理下-校对版加作业.pdf
│ │ └── 任务5-2：【直播】高低频滤波器与频域处理框架.mp4
│ ├── 第4章 图像复原
│ │ ├── 任务6-1：【课件】图像复原I：噪声与相关的去噪技术.pdf
│ │ ├── 任务6-2：噪声与相关的去噪技术.mp4
│ │ ├── 任务7-1：【课件】图像复原（下）-校对版加作业.pdf
│ │ └── 任务7-2：【直播】降质函数与约束最小二乘恢复方法.mp4
│ ├── 第5章 彩色图像处理
│ │ ├── 任务8-1： 【视频】彩色图像处理.mp4
│ │ ├── 任务8-2：【课件】彩色图像处理-预习版.pdf
│ │ └── 任务8-3：【作业】】彩色图像处理.pdf
│ ├── 第6章 小波变换与图像处理
│ │ ├── 任务10-1：【课件】尺度函数、小波函数、快速小波变换.pdf
│ │ ├── 任务10-2： 【直播】尺度函数、小波函数、快速小波变换.mp4
│ │ ├── 任务10-3：【直播】尺度函数、小波函数、快速小波变换（下）.mp4
│ │ ├── 任务11：【直播】小波变换与图像处理.mp4
│ │ ├── 任务9-1：【课件】小波的相关理论.pdf
│ │ ├── 任务9-2：【视频】小波变换.mp4
│ │ ├── 任务9-3：【视频】小波变换（2）.mp4
│ │ └── 任务9-4：【作业】作业题目.pdf
│ └── readme
├── 25、激光SLAM从理论到实践
│ ├── 第1节：激光SLAM简要介绍
│ │ ├── 【课件】 3D激光SLAM介绍.pdf
│ │ ├── 【课件】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.pdf
│ │ ├── 【课件】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).pdf
│ │ ├── 【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).pptx
│ │ ├── 【课件】基于已知定位的建图.pdf
│ │ ├── 【课件】激光SLAM的发展和应用趋势.pdf
│ │ ├── 【课件】激光SLAM的前端配准方法.pdf
│ │ ├── 【课件】激光雷达数学模型和运动畸变去除.pdf
│ │ └── 【视频】激光SLAM的发展和应用趋势.mp4
│ ├── 第2节 传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│ │ ├── 【作业】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│ │ └── 【视频】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.mp4
│ ├── 第3节 传感器数据处理II：激光雷达数学模型和运动畸变去除
│ │ ├── 【视频】激光雷达数学模型和运动畸变去除.mp4
│ │ └── 【作业】激光雷达数学模型和运动畸变去除.zip
│ ├── 第4节 激光SLAM的前端配准方法
│ │ ├── 【视频】激光SLAM的前端配准方法(1).mp4
│ │ ├── 【视频】激光SLAM的前端配准方法(2).mp4
│ │ └── 【视频】激光SLAM的前端配准方法(3).mp4
│ ├── 第5节 基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ ├── 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （1）.mp4
│ │ ├── 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （2）.mp4
│ │ ├── 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （3）.mp4
│ │ └── 【作业】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│ ├── 第6节 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ ├── 【视频】cartographer代码讲解.mp4
│ │ ├── 【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（1）.mp4
│ │ ├── 【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（2）.mp4
│ │ ├── 【资料】cartographer(注释版本).zip
│ │ └── 【作业】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│ ├── 第7节 基于已知定位的建图
│ │ ├── 【视频】基于已知定位的建图.mp4
│ │ └── 【作业】基于已知定位的建图.zip
│ ├── 第8节 3D激光SLAM介绍
│ │ └── 【视频】 3D激光SLAM介绍.mp4
│ ├── 第9节 作业答疑课
│ │ ├── 激光SLAM作业答案.rar
│ │ └── 作业答疑课.mp4
│ ├── 第1节：激光SLAM简要介绍.zip
│ ├── 第2节 传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.zip
│ ├── 第3节 传感器数据处理II：激光雷达数学模型和运动畸变去除.zip
│ ├── 第4节 激光SLAM的前端配准方法.zip
│ ├── 第5节 基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│ ├── 第6节 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│ ├── 第7节 基于已知定位的建图.zip
│ └── 第8节 3D激光SLAM介绍.zip
├── 26、主流VIO框架分析&VINS推导及代码解析
│ ├── ICE-BA论文分析及GBA代码解析by崔华坤_5.0.pdf
│ ├── ROVIO论文推导及代码解析_V5_byHK20181018.pdf
│ ├── VINS论文推导及代码解析_可公开_崔华坤_190221_V12.pdf
│ ├── 【深蓝学院】主流VIO技术综述及VINS解析_崔华坤.pdf
│ └── 此课程在以下链接中免费，报名即可观看.txt
├── 27、自动驾驶系列SLAM十四讲-高翔
│ ├── SLAM十四讲课件
│ │ ├── slam高博十四讲
│ │ ├── SLAM第二讲作业资料.zip
│ │ ├── SLAM第六讲作业资料.zip
│ │ ├── SLAM第三讲作业资料.zip
│ │ ├── SLAM第四讲作业及资料.zip
│ │ ├── SLAM第五讲作业资料.zip
│ │ ├── 【课件】第六讲后端优化.pptx
│ │ ├── 【课件】第七讲后端优化.pptx
│ │ ├── 【课件】回环检测.pptx
│ │ ├── 【作业】后端优化作业及资料.zip
│ │ ├── 大作业.pdf
│ │ ├── 第二讲：三维空间的刚体运动.pptx
│ │ ├── 第三讲：李群与李代数.pptx
│ │ ├── 第四讲：相机模型与非线性优化.pptx
│ │ ├── 第五讲：特征点法视觉里程计.pptx
│ │ ├── 第一讲：SLAM概述与预备知识.pptx
│ │ └── 第一讲作业资料.zip
│ ├── wz视觉SLAM十四讲(高翔第二版).pdf
│ └── 此课程在以下链接中免费观看.txt
├── 28、自动驾驶系列无人驾驶技术
│ ├── 视频
│ │ ├── 第01课 自动驾驶概述.ts
│ │ ├── 第02课 软件环境基础（ROS CMake）.ts
│ │ ├── 第03课 感知基础.ts
│ │ ├── 第04课 感知实战：目标检测.ts
│ │ ├── 第05课 感知实战：物体跟踪.ts
│ │ ├── 第06课 视觉定位.ts
│ │ ├── 第07课 高精地图与车路协同设备.ts
│ │ ├── 第08课 无人车定位系统.ts
│ │ ├── 第09课 预测系统.ts
│ │ ├── 第10课 路径规划.ts
│ │ ├── 第11课 控制理论.ts
│ │ └── 第12课 基于强化学习的自动驾驶系统.ts
│ ├── 资料
│ │ ├── 第八课-无人驾驶定位
│ │ ├── 第二课 软件环境基础（ROS CMake）
│ │ ├── 第九课 预测系统
│ │ ├── 第六课-动态环境感知与跟踪算法
│ │ ├── 第七课 高精地图与车路协同设备
│ │ ├── 第三课-静态环境感知与分割算法
│ │ ├── 第十二课 强化学习自动驾驶系统
│ │ ├── 第十课 决策规划
│ │ ├── 第十一课 控制系统
│ │ ├── 第四课-动态环境感知与2D检测算法
│ │ ├── 第五课-动态环境感知与3D检测算法
│ │ ├── 第一课 自动驾驶概述
│ │ └── 无人驾驶 思维导图
│ └── 第一课_无人驾驶概述 .pdf
├── 29、图卷积神经网络
│ ├── 1-第一章
│ │ ├── Chapter1卷积神经网络-从欧式空间到非欧式空间.mp4
│ │ └── GCN第一节课.pdf
│ ├── 2-第二章
│ │ ├── 第2章谱域图卷积介绍.mp4
│ │ └── 第二节课-谱域图卷积.pdf
│ ├── 3-第三章
│ │ ├── 3.1-3.2 空域卷积.mp4
│ │ ├── 3.1-3.2-3.3-3.4–L3空域图卷积介绍（一）.pdf
│ │ ├── 3.3-3.4 空域卷积.mp4
│ │ ├── 3.5-3.6-v5.0过平滑现象.pdf
│ │ ├── 3.5图卷积网络回顾 空域图卷积2.mp4
│ │ └── 3.6过平滑现象.mp4
│ ├── 4-第4章 图卷积的实践应用
│ │ ├── 第五节课.pdf
│ │ └── 图卷积神经网络的应用.mp4
│ ├── 5-第5章 实践：基于PyG的图卷积的节点分类
│ │ ├── 第1节 环境搭建
│ │ ├── 第2节 基于PyG框架的节点分类实践
│ │ ├── 第3节 构造自己的数据集&查阅其他GCN方法
│ │ ├── 第4节 实践作业
│ │ ├── 第六次课.pdf
│ │ └── 实践作业.pdf
│ ├── 6-第6章 实践：基于Pytorch的图卷积的交通预测
│ │ ├── 第1节 课件&代码
│ │ ├── 第2节 时序数据处理及建模
│ │ ├── 第3节 基于Pytorch的交通流量预测
│ │ └── 第4节 作业
│ ├── 图神经网络（GNN）100篇论文集
│ │ ├── Applications
│ │ ├── Models
│ │ └── Survey
│ └── 图卷积神经网络开课仪式.pptx
├── 30、李宏毅 机器学习 课件 李宏毅
│ ├── 【10】Tips for Deep Learning；深度学习小贴士.pdf
│ ├── 【11】Convolutional Neural Network；卷积神经网络.pdf
│ ├── 【12】Why Deep Learning ; 为什么是深度学习？.pdf
│ ├── 【13】Semi-supervised Learning ;半监督学习.pdf
│ ├── 【14】Unsupervised Learning Linear Dimension Reduction；线性降维.pdf
│ ├── 【15】Unsupervised Learning Word Embedding；无监督学习：词嵌入.pdf
│ ├── 【16】Unsupervised Learning Neighbor Embedding；无监督学习：邻域嵌套.pdf
│ ├── 【17】Unsupervised Learning Deep Auto-encoder；无监督学习：深度自动编码器.pdf
│ ├── 【18】Deep Generative Model-part 1 2 3：深度生成模型-part 1.pdf
│ ├── 【1】Learning Map .pdf
│ ├── 【21】Transfer Learning part 1 2 迁移学习 part 1.pdf
│ ├── 【23】Support Vector Machine；支持向量机.pdf
│ ├── 【24】introduction of Structured Learning;结构化学习介绍.pdf
│ ├── 【25】Structured Linear Model；结构化预测-线性模型.pdf
│ ├── 【26】Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 123.pdf
│ ├── 【29】Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 123.pdf
│ ├── 【2】Regression：Case Study ；回归：案例研究.pdf
│ ├── 【32】Recurrent Neural Network part 1;循环神经网络 part 123.pdf
│ ├── 【35】Ensemble；集成方法1 2.pdf
│ ├── 【37】Deep Reinforcement Learning;深度增强学习入门.pdf
│ ├── 【3】Gradient Descent ；梯度下降.pdf
│ ├── 【4】Where does the error come from 误差分析.pdf
│ ├── 【5】Classification Probabilistic Generative Model 分类 概率生成模型.pdf
│ ├── 【6】Classification Logistic RegressionLogistic回归.pdf
│ ├── 【7】Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介.pdf
│ ├── 【8】Backpropagation；反向传播算法.pdf
│ └── 【9】“Hello world” of deep learning初探深度学习.pdf
├── 31、C++-侯捷基础课
│ ├── 侯捷-C++内存管理
│ │ ├── 1.Overview.mp4
│ │ ├── 10.重载示例（上）.mp4
│ │ ├── 11.重载示例（下）.mp4
│ │ ├── 12.Per-class allocator.mp4
│ │ ├── 13.Per-class allocator 2.mp4
│ │ ├── 14.Static allocator.mp4
│ │ ├── 15.Macro for static allocator.mp4
│ │ ├── 16.New Handler.mp4
│ │ ├── 17.VC6 malloc().mp4
│ │ ├── 18.VC6标准分配器之实现.mp4
│ │ ├── 19.BC5标准分配器之实现.mp4
│ │ ├── 2.内存分配的每一层面.mp4
│ │ ├── 20.G2.9标准分配器之实现.mp4
│ │ ├── 21.G2.9std_allocVSG4.9__pull_alloc.mp4
│ │ ├── 22.G4.9pull alloc用例.mp4
│ │ ├── 23.G2.9std alloc.mp4
│ │ ├── 24.G2.9std_alloc运行一瞥01-05.mp4
│ │ ├── 25.G2.9std_alloc运行一瞥06-10.mp4
│ │ ├── 26.G2.9std_alloc运行一瞥11-13.mp4
│ │ ├── 27.G2.9std_alloc源码剖析（上）.mp4
│ │ ├── 28.G2.9std_alloc源码剖析（中）.mp4
│ │ ├── 29.G2.9std_alloc源码剖析（下）.mp4
│ │ ├── 3.四个层面的基本用法.mp4
│ │ ├── 30.G2.9std_alloc观念大整理.mp4
│ │ ├── 31.G4.9pull allocator运行观察.mp4
│ │ ├── 32.VC6和VC10的malloc比较.mp4
│ │ ├── 33.VC6内存分配（1）.mp4
│ │ ├── 34.VC6内存分配（2）.mp4
│ │ ├── 35.VC6内存分配（3）.mp4
│ │ ├── 36.VC6内存分配（4）.mp4
│ │ ├── 37.VC6内存分配（5）.mp4
│ │ ├── 38.SBH行为分析-分配+释放之连续动作图解（1）.mp4
│ │ ├── 39.SBH行为分析-分配+释放之连续动作图解（2）.mp4
│ │ ├── 4.基本构件之一newdelete expression(上).mp4
│ │ ├── 40.SBH行为分析-分配+释放之连续动作图解（3）.mp4
│ │ ├── 41.SBH行为分析-分配+释放之连续动作图解（4）.mp4
│ │ ├── 42.VC6内存管理free(p)（上）.mp4
│ │ ├── 43.VC6内存管理总结（上）.mp4
│ │ ├── 44.VC6内存管理总结（下）.mp4
│ │ ├── 45.上中下三个classes分析.mp4
│ │ ├── 46.Loki_allocator行为图解.mp4
│ │ ├── 47.class FixedAllocator分析（上）.mp4
│ │ ├── 48.class FixedAllocator分析（下）.mp4
│ │ ├── 49.Loki_allocator总结.mp4
│ │ ├── 5.基本构件之一newdelete expression(中).mp4
│ │ ├── 50.GNU C++对allocators的描述.mp4
│ │ ├── 51.VS2013标准分配器&G4.9标准分配器与new_allocator以及G4.9malloc.mp4
│ │ ├── 52.G4.9array_allocator.mp4
│ │ ├── 53.G4.9 debug_allocator.mp4
│ │ ├── 54.bitmap_allocator(上).mp4
│ │ ├── 55.bitmap_allocator（下）.mp4
│ │ ├── 56.谈谈Const.mp4
│ │ ├── 57.关于new,delete&.mp4
│ │ ├── 58.实例，接口.mp4
│ │ ├── 59.示例.mp4
│ │ ├── 6.基本构件之一newdelete expression(下).mp4
│ │ ├── 60.Basic string使用new（extra）扩充申请量.mp4
│ │ ├── 7.Array new.mp4
│ │ ├── 8.Replacement new.mp4
│ │ └── 9.重载.mp4
│ ├── 侯捷-STL和泛型编程
│ │ ├── 1. 认识headers、版本、重要资源.mp4
│ │ ├── 10. 技术基础：操作符重载and模板(泛化, 全特化, 偏特化).mp4
│ │ ├── 11. 分配器.mp4
│ │ ├── 12. 容器之间的实现关系与分类.mp4
│ │ ├── 13. 深度探索list（上）.mp4
│ │ ├── 14. 深度探索list（下）.mp4
│ │ ├── 15. 迭代器的设计原则和Iterator Traits的作用与设计.mp4
│ │ ├── 16. vector深度探索.mp4
│ │ ├── 17. array、forward_list深度探索.mp4
│ │ ├── 18. deque、queue和 stack深度探索（上）.mp4
│ │ ├── 19. deque、queue和 stack深度探索（下）.mp4
│ │ ├── 2. STL体系结构基础介绍.mp4
│ │ ├── 20. RB-tree 深度探索.mp4
│ │ ├── 21. set、multiset深度探索.mp4
│ │ ├── 22. map、multimap深度探索.mp4
│ │ ├── 23. hashtable深度探索（上）.mp4
│ │ ├── 24. hashtable深度探索（下）.mp4
│ │ ├── 25. hash_set、hash_multiset, hash_map、hash_multimap概念.mp4
│ │ ├── 26. unordered容器概念.mp4
│ │ ├── 27. 算法的形式.mp4
│ │ ├── 28. 迭代器的分类（category）.mp4
│ │ ├── 29. 迭代器分类（category）对算法的影响.mp4
│ │ ├── 3. 容器之分类与各种测试（一）.mp4
│ │ ├── 30. 算法源代码剖析（11个例子）.mp4
│ │ ├── 31. 仿函数和函数对象.mp4
│ │ ├── 32. 存在多种Adapter.mp4
│ │ ├── 33. Binder2nd.mp4
│ │ ├── 34. not1.mp4
│ │ ├── 35 bind.mp4
│ │ ├── 36. reverse_iterator.mp4
│ │ ├── 37. inserter.mp4
│ │ ├── 38. ostream_iterator.mp4
│ │ ├── 39. istream_iterator.mp4
│ │ ├── 4. 容器之分类与各种测试（二）.mp4
│ │ ├── 40. 一个万用的hash function.mp4
│ │ ├── 41. Tuple 用例.mp4
│ │ ├── 42. type traits.mp4
│ │ ├── 43. type traits 实现.mp4
│ │ ├── 44. cout.mp4
│ │ ├── 45. movable元素对于deque速度效能的影响.mp4
│ │ ├── 46. 测试函数.mp4
│ │ ├── 5. 容器之分类与各种测试（三）.mp4
│ │ ├── 6. 容器之分类与各种测试（四）.mp4
│ │ ├── 7. 分配器之测试.mp4
│ │ ├── 8. 源代码之分布 (VC, GCC).mp4
│ │ ├── 9. OOP (面向对象编程) vs. GP (泛型编程）.mp4
│ │ ├── sample.cpp
│ │ └── Slide.pdf
│ ├── 候捷-C++标准11
│ │ ├── 1. 演进、环境与资源.mp4
│ │ ├── 10. Alias Template.mp4
│ │ ├── 11. Template template parameter.mp4
│ │ ├── 12. Type Alias, noexcept, override, final.mp4
│ │ ├── 13. decltype.mp4
│ │ ├── 14. lambdas.mp4
│ │ ├── 15. Variadic Templates 1.mp4
│ │ ├── 16. Variadic Templates 2.mp4
│ │ ├── 17. Variadic Templates 3.mp4
│ │ ├── 18. Variadic Templates 4.mp4
│ │ ├── 19. Variadic Templates 5.mp4
│ │ ├── 2. Variadic Templates.mp4
│ │ ├── 20. Variadic Templates 6.mp4
│ │ ├── 21. Variadic Templates_7 & C++ Keywords.mp4
│ │ ├── 22. 标准库源代码分布.mp4
│ │ ├── 23. Rvalue references and Move Semantics.mp4
│ │ ├── 24. Perfect Forwarding.mp4
│ │ ├── 25. 写一个 Move-aware class.mp4
│ │ ├── 26. Move-aware class 对容器的效能测试.mp4
│ │ ├── 27. 容器—结构与分类_旧与新的比较 — 关于实现手法.mp4
│ │ ├── 28. 容器 array.mp4
│ │ ├── 29. 容器 Hashtable.mp4
│ │ ├── 3. Spaces in Template Expression、nullptr and std–nullptr_t、Automatic Type Deduction with auto.mp4
│ │ ├── 31. Hash function.mp4
│ │ ├── 34. Tuple.mp4
│ │ ├── 4. Unifrom Initialization.mp4
│ │ ├── 5. Initializer_list（上）.mp4
│ │ ├── 6. Initializer_list（下）.mp4
│ │ ├── 7. Explicit for ctors taking more than one argument.mp4
│ │ ├── 8. Range－based for statement.mp4
│ │ └── 9. =default, =delete.mp4
│ ├── 候捷-C++面向对象高级开发（上）
│ │ ├── 1.C++编程简介.mp4
│ │ ├── 10.扩展补充：类模板，函数模板，及其他.mp4
│ │ ├── 11.组合与继承.mp4
│ │ ├── 12.虚函数与多态.mp4
│ │ ├── 13.委托相关设计.mp4
│ │ ├── 2.头文件与类的声明.mp4
│ │ ├── 3.构造函数.mp4
│ │ ├── 4.参数传递与返回值.mp4
│ │ ├── 5.操作符重载与临时对象.mp4
│ │ ├── 6.复习Complex类的实现过程.mp4
│ │ ├── 7.三大函数：拷贝构造，拷贝复制，析构.mp4
│ │ ├── 8.堆，栈与内存管理.mp4
│ │ └── 9.复习String类的实现过程.mp4
│ └── 候捷-C++面向对象高级开发（下）
│ ├── Basic_String使用new(extra)扩充申请量 24.mp4
│ ├── class template 7.mp4
│ ├── conversion function2.mp4
│ ├── function-like classes 5.mp4
│ ├── Funtion Template 8.mp4
│ ├── Member Template 9.mp4
│ ├── namespace经验谈 6.mp4
│ ├── non-explicit one argument constructor 3.mp4
│ ├── Operator new，operator delete.. 21.mp4
│ ├── pointer-like classes 4.mp4
│ ├── Reference 15.mp4
│ ├── specialization 10.mp4
│ ├── 导读1.mp4
│ ├── 复合&继承关系下的构造和析构 16.mp4
│ ├── 关于C++标准库 13.mp4
│ ├── 关于Dynamic Binding 19 (1).mp4
│ ├── 关于Dynamic Binding 19.mp4
│ ├── 关于New,Delete 20.mp4
│ ├── 关于this 18.mp4
│ ├── 关于vptr和vtbl 17.mp4
│ ├── 模板模板参数 12.mp4
│ ├── 模板偏特化 11.mp4
│ ├── 三个主题 14.mp4
│ ├── 示例 22.mp4
│ └── 重载new(),delete()$示例 23.mp4
├── 32、视觉SLAM、VIO开源代码解析
│ ├── 1-第一章
│ │ ├── 第二节：vo与重定位
│ │ ├── 第三节：局部优化
│ │ ├── 第四节：全局闭环
│ │ ├── 第五节：实践作业
│ │ └── 第一节：基本框架与知识
│ ├── 2-第二章
│ │ ├── 第二节：跟踪与建图代码解析
│ │ ├── 第三节 ：结合FEJ技术的滑动窗⼝优化代码解析
│ │ ├── 第四节
│ │ └── 第一节：系统框架与初始化代码分析
│ ├── 3-第三章
│ │ ├── 第二节： 后端滑窗优化
│ │ ├── 第三节：初始化与闭环
│ │ └── 第一节：第1节 VINS原理及前端
│ ├── 4-第四章
│ │ ├── 第二节：VIO因子图
│ │ ├── 第三节：后端滑窗优化
│ │ └── 第一节：视觉前端
│ ├── 5-第五章
│ │ ├── 第1节：MSCKF前端及代码解读
│ │ ├── 第2节： MSCKF后端
│ │ └── 第3节： MSCKF后端源码解析
│ └── 深蓝slamvio代码课学习论文材料.zip
├── 33、多传感器融合感知
│ ├── 第1章： 自动驾驶系统中的传感器与时序闭环
│ │ ├── 第1节：自动驾驶为什么需要多传感器
│ │ ├── 第2节： 传感器的物理特性
│ │ ├── 第3节：感知传感器的成像机制
│ │ ├── 第4节：定位传感器工作原理简介
│ │ ├── 第5节：自动驾驶传感器系统设计
│ │ ├── 第6节多传感器系统的时序闭环
│ │ └── 3.第1章 自动驾驶多传感器设计.pdf
│ ├── 第2章：多传感器的标定
│ │ ├── 第1节 ：为什么需要标定传感器
│ │ ├── 第2节 ：非线性优化知识回顾
│ │ ├── 第3节：从Camera成像过程谈Camera内参标定
│ │ ├── 第4节：多传感器之间的外参标定
│ │ ├── 第5节：外参在线动态修正
│ │ ├── 第6节 实践：标定工具箱
│ │ └── C2-CalibrationSystem-v2.3 (1).pdf
│ ├── 第3章：多传感器后融合算法
│ │ ├── 第1节：融合问题定义及背景
│ │ ├── 第2节：后融合系统输入输出
│ │ ├── 第3节：预测及目标关联
│ │ ├── 第4节：后融合算法：Kalman Filter与Extented Kalman Filter
│ │ └── 17.L3 后融合感知算法.pdf
│ ├── 第4章：多传感器前融合算法
│ │ ├── 第1节：前融合介绍
│ │ ├── 第2节 ：融合算法：MV3D, ContFuse, CRFNet
│ │ ├── 第3节：前融合与后融合的关系
│ │ ├── 第4节：场景理解：自动驾驶遇到的新问题
│ │ ├── 第5节：. 融合系统设计
│ │ ├── 第6节Project One基于卡尔曼滤波的融合感知
│ │ └── 20-L4 Early Fusion Algorithm (1).pdf
│ ├── 第5章：如何预测目标级障碍物未来轨迹
│ │ ├── 第1节：预测问题定义
│ │ ├── 第2节：机动车与行人的预测算法
│ │ ├── 第3节： 预测系统构建
│ │ ├── 29：L5 Prediction System.pdf
│ │ └── paper.rar
│ ├── 第6章和第7章 融合感知工程化
│ │ ├── 33.pdf
│ │ ├── 34.mp4
│ │ ├── 35.mp4
│ │ ├── 36.mp4
│ │ └── 37.mp4
│ └── 课前须知
│ ├── 多传感器融合感知 第一期开课仪式.pdf
│ └── 多传感器融合感知课程学习指南.pdf
├── 34、深度学习物体检测YOLOv5yolov4YOLOv3实战视频教程2020-2021
│ ├── 01-深度学习经典检测方法概述
│ │ ├── 01.课程内容与风格介绍.flv
│ │ ├── 02.检测任务中阶段的意义.flv
│ │ ├── 03.不同阶段算法优缺点分析.flv
│ │ ├── 04.IOU指标计算.flv
│ │ ├── 05.评估所需参数计算.flv
│ │ ├── 06.map指标计算.flv
│ │ └── 07.课程数据代码PPT下载（需PC登录）.pdf
│ ├── 02-YOLO-V1整体思想与网络架构
│ │ ├── 08.YOLO算法整体思路解读.flv
│ │ ├── 09.检测算法要得到的结果.flv
│ │ ├── 10.整体网络架构解读.flv
│ │ ├── 11.位置损失计算.flv
│ │ └── 12.置信度误差与优缺点分析.flv
│ ├── 03-YOLO-V2改进细节详解
│ │ ├── 13.V2版本细节升级概述.flv
│ │ ├── 14.网络结构特点.flv
│ │ ├── 15.架构细节解读.flv
│ │ ├── 16.基于聚类来选择先验框尺寸.flv
│ │ ├── 17.偏移量计算方法.flv
│ │ ├── 18.坐标映射与还原.flv
│ │ ├── 19.感受野的作用.flv
│ │ └── 20.特征融合改进.flv
│ ├── 04-YOLO-V3核心网络模型
│ │ ├── 21.V3版本改进概述.flv
│ │ ├── 22.多scale方法改进与特征融合.flv
│ │ ├── 23.经典变换方法对比分析.flv
│ │ ├── 24.残差连接方法解读.flv
│ │ ├── 25.整体网络模型架构分析.flv
│ │ ├── 26.先验框设计改进.flv
│ │ └── 27.sotfmax层改进.flv
│ ├── 05-项目实战-基于V3版本进行源码解读
│ │ ├── 28.数据与环境配置.flv
│ │ ├── 29.训练参数设置.flv
│ │ ├── 30.COCO数据与标签读取.flv
│ │ ├── 31.标签文件读取与处理.flv
│ │ ├── 32.debug模式介绍.flv
│ │ ├── 33.基于配置文件构建网络模型.flv
│ │ ├── 34.路由层与shortcut层的作用.flv
│ │ ├── 35.YOLO层定义解析.flv
│ │ ├── 36.预测结果计算.flv
│ │ ├── 37.网格偏移计算.flv
│ │ ├── 38.模型要计算的损失.flv
│ │ ├── 39.标签值格式修改.flv
│ │ ├── 40.坐标相对位置计算.flv
│ │ ├── 41.完成所有损失函数所需计算指标.flv
│ │ ├── 42.模型训练与总结.flv
│ │ └── 43.预测效果展示.flv
│ ├── 06-00基于YOLO-V3训练自己的数据与
│ │ ├── 44.Labelme工具安装.flv
│ │ ├── 45.数据信息标注.flv
│ │ ├── 46.完成标签制作.flv
│ │ ├── 47.生成模型所需配置文件.flv
│ │ ├── 48.json格式转换成yolo-v3所需输入.flv
│ │ ├── 49.完成输入数据准备工作.flv
│ │ ├── 50.训练代码与参数配置更改.flv
│ │ └── 51.训练模型并测试效果.flv
│ ├── 06-01–新增V4和V5
│ │ ├── yolo5
│ │ ├── 52.V4版本整体概述.flv
│ │ ├── 53.V4版本贡献解读.flv
│ │ ├── 54.数据增强策略分析.flv
│ │ ├── 55.DropBlock与标签平滑方法.flv
│ │ ├── 56.损失函数遇到的问题.flv
│ │ ├── 57.CIOU损失函数定义.flv
│ │ ├── 58.NMS细节改进.flv
│ │ ├── 59.SPP与CSP网络结构.flv
│ │ ├── 60.SAM注意力机制模块.flv
│ │ ├── 61.PAN模块解读.flv
│ │ ├── 62.激活函数与整体架构总结.flv
│ │ ├── 63.整体项目概述.flv
│ │ ├── 64.训练自己的数据集方法.flv
│ │ ├── 65.训练数据参数配置.flv
│ │ ├── 66.测试DEMO演示.flv
│ │ ├── 67.数据源DEBUG流程解读.flv
│ │ ├── 68.图像数据源配置.flv
│ │ ├── 69.加载标签数据.flv
│ │ ├── 70.Mosaic数据增强方法.flv
│ │ ├── 71.数据四合一方法与流程演示.flv
│ │ ├── 72.getItem构建batch.flv
│ │ ├── 73.网络架构图可视化工具安装.flv
│ │ ├── 74.V5网络配置文件解读.flv
│ │ ├── 75.Focus模块流程分析.flv
│ │ ├── 76.完成配置文件解析任务.flv
│ │ ├── 77.前向传播计算.flv
│ │ ├── 78.BottleneckCSP层计算方法.flv
│ │ ├── 79.Head层流程解读.flv
│ │ ├── 80.SPP层计算细节分析.flv
│ │ ├── 81.上采样与拼接操作.flv
│ │ ├── 82.输出结果分析.flv
│ │ ├── 83.超参数解读.flv
│ │ ├── 84.命令行参数介绍.flv
│ │ ├── 85.训练流程解读.flv
│ │ ├── 86.各种训练策略概述.flv
│ │ └── 87.模型迭代过程.flv
│ ├── 07-基础补充-迁移学习与Resnet网络
│ │ ├── 52.迁移学习的目标.flv
│ │ ├── 53.迁移学习策略.flv
│ │ ├── 54.Resnet原理.flv
│ │ ├── 55.Resnet网络细节.flv
│ │ ├── 56.Resnet基本处理操作.flv
│ │ ├── 57.shortcut模块.flv
│ │ ├── 58.加载训练好的权重.flv
│ │ └── 59.迁移学习效果对比.flv
│ ├── 08-基础补充-物体检测FasterRcnn系列
│ │ ├── 60.Faster-rcnn物体检测概述.flv
│ │ ├── 61.深度学习经典检测方法.flv
│ │ ├── 62.faster-rcnn概述.flv
│ │ ├── 63.论文解读.flv
│ │ ├── 64.RPN网络结构.flv
│ │ ├── 65.损失函数定义.flv
│ │ └── 66.网络细节.flv
│ └── 资料
│ ├── COCO-DATA.rar
│ ├── PyTorch-YOLOv3.zip
│ ├── YOLO5.zip
│ ├── YOLO新版.rar
│ ├── 解压密码.txt
│ └── 训练自己的数据集.rar
├── 35、自动驾驶控制与规划
│ ├── 0-课前资料
│ │ ├── 2022 控制岗位 面试题梳理.pdf
│ │ ├── LGSVL离线运行指南.rar
│ │ ├── ROS安装参考资料.zip
│ │ ├── 开课仪式.mp4
│ │ ├── 课程介绍及基础资料.pdf
│ │ └── 自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf
│ ├── 1-第一章 自动驾驶规划控制概况
│ │ ├── PnC L1.pdf
│ │ ├── 【仿真配置】LGSVL-ROS.pdf
│ │ ├── 第1节 什么是无人车, 自动驾驶的不同的等级.mp4
│ │ ├── 第2节 无人车的基本组成部分以及功能介绍.mp4
│ │ ├── 第3节 规划控制的基本组成.mp4
│ │ └── 第4节 课程结构-控制、规划.mp4
│ ├── 2-第二章 车辆纵向控制
│ │ ├── 作业
│ │ ├── 2.1.mp4
│ │ ├── 2.2.mp4
│ │ ├── 2.3.mp4
│ │ ├── 2.4.mp4
│ │ └── L2 Vehicle Longitudinal Control.pdf
│ ├── 3-第三章 车辆横向控制
│ │ ├── 实践作业
│ │ ├── (Organized)控制规划第一期第一次在线答疑问题收集-讲师返回.docx
│ │ ├── 1.lateral vehicle dynamics.mp4
│ │ ├── 2.modern control.mp4
│ │ ├── 3.lateral control based on vehicle geometric model.mp4
│ │ ├── L3 Autonomous Vehicle.pdf
│ │ └── 第一次答疑.mp4
│ ├── 4-第四章 车辆轨迹追踪的优化控制
│ │ ├── 第四章作业
│ │ ├── 1.lateral dynamic model.mp4
│ │ ├── 2.linear optimal control.mp4
│ │ ├── 3.离散化.mp4
│ │ ├── 4.基于LQR的轨迹追踪.mp4
│ │ ├── 5.基于preview的轨迹追踪.mp4
│ │ ├── 6.总结与对比.mp4
│ │ ├── L4 Vehicle Lateral Optimal Model.pdf
│ │ └── 状态反馈.pdf
│ ├── 5-第五章 基于MPC的车辆控制及轨迹规划
│ │ ├── 实践项目（选修）
│ │ ├── 1.什么是MPC.mp4
│ │ ├── 2.MPC控制器.mp4
│ │ ├── 3.车辆运动模型构建.mp4
│ │ ├── 4.目标函数构建.mp4
│ │ ├── 5.不等式约束和松弛因子.mp4
│ │ ├── 6.主流求解器及MPC加速.mp4
│ │ ├── L5 Vehicle Model Predictive Controller.pdf
│ │ └── 第二次答疑.mp4
│ ├── 6-第六章动作规划
│ │ ├── 作业
│ │ ├── Frenet – Cartesian Transformation.pdf
│ │ ├── 第二节基于随机采样的动作规划.mp4
│ │ ├── 第三节 Lattice planner.mp4
│ │ ├── 第一节 动作规划的任务以其基本概念.mp4
│ │ └── 课件L6.pdf
│ ├── 7-第七章 决策规划
│ │ ├── 1.决策任务的规划以其问题.mp4
│ │ ├── 2.基于有限状态机的决策规划.mp4
│ │ ├── 3.行为树的决策规划方法.mp4
│ │ ├── 4.基于部分客观的Markov决策过程1.mp4
│ │ ├── 4.基于部分客观的Markov决策过程2.mp4
│ │ ├── 5.基于模仿学习的决策规划.mp4
│ │ ├── 6.总结.mp4
│ │ ├── L7 FSM_BT.pdf
│ │ ├── L7 learning-based decision planning.pdf
│ │ ├── 基于学习的规划研究.rar
│ │ └── 基于学习的决策规划背景知识.pdf
│ ├── 8-第八章 路径规划
│ │ ├── 1.路径规划的任务以及问题.mp4
│ │ ├── 2.Dijkstra .mp4
│ │ ├── 3. A star.mp4
│ │ ├── 4 自动驾驶中的路径规划.mp4
│ │ ├── 5 在线答疑.mp4
│ │ ├── L8 mission planning.pdf
│ │ ├── 讲师答疑相关论文资料分享.zip
│ │ └── 自动驾驶控制与规划第一期第三次答疑问题收集-图南南22.8.14（讲师返回）.docx
│ └── 自动控制课程相关介绍及设计原理资料.pdf
├── 36、深度学习理论与实践 深蓝
│ ├── 0.序章
│ │ ├── 1【视频】讲师课前分享.mp4
│ │ ├── 2.深度学习第二期 开课仪式.pdf
│ │ ├── 3.助教陈彭鑫-开课仪式分享.pdf
│ │ ├── 4.助教王舟洋-开课仪式分享.pdf
│ │ └── 5.助教分组结果不予展示.txt
│ ├── 1.第一章 基础
│ │ ├── 10.vep
│ │ ├── 10.mp4
│ │ ├── 11.vep
│ │ ├── 11.mp4
│ │ ├── 6.深度学习 L1 课程基础介绍-2021.10.13.pdf
│ │ ├── 7-1.mp4
│ │ ├── 7-2.mp4
│ │ ├── 8.mp4
│ │ └── 9.mp4
│ ├── 10.第10章 预训练语言模型
│ │ ├── 51.L10预训练语言模型v2.0.pdf
│ │ ├── 52.【视频】发展历史.mp4
│ │ ├── 53.【视频】模型详解.mp4
│ │ └── 54.【视频】模型对比.mp4
│ ├── 2.第2章 神经网络入门
│ │ ├── 12.深度学习 L2 神经网络-V2.2.pdf
│ │ ├── 13.mp4
│ │ ├── 14.mp4
│ │ ├── 15.mp4
│ │ ├── 16.mp4
│ │ ├── 17.mp4
│ │ ├── 18-1.mp4
│ │ ├── 18-2.HW2 coding.zip
│ │ ├── 18-3.第二章作业思路提示-彭鑫助教.pdf
│ │ └── 19.第二章作业讲评-夏至同学.pdf
│ ├── 3.第3章 卷积神经网络
│ │ ├── 20.L3 卷积神经网络.pdf
│ │ ├── 21.mp4
│ │ ├── 22.mp4
│ │ ├── 23.mp4
│ │ ├── 24.mp4
│ │ ├── 25-1.code3代码作业.zip
│ │ ├── 25-2.code-Python.zip
│ │ ├── 26-1.第三章作业思路提示-舟洋助教.pdf
│ │ └── 26-2.第三章作业讲评-潘同学.pdf
│ ├── 4.第4章 优化算法与参数调节
│ │ ├── 27.L4 优化算法与参数调节.pdf
│ │ ├── 28.bias_and_variance.pdf
│ │ ├── 29.mp4
│ │ ├── 30.mp4
│ │ ├── 31.mp4
│ │ ├── 32-1.mp4
│ │ ├── 32-2.mp4
│ │ ├── 33-1.course04-code.zip
│ │ ├── 33-2.梯度下降演示工具master.zip
│ │ ├── 33-3.第四章作业思路提示-陈彭鑫助教.pdf
│ │ └── 33-4.第四章作业讲评-阳同学.pdf
│ ├── 5.第5章 Pytorch框架介绍
│ │ ├── 34-1.Pytorch框架.pptx
│ │ ├── 34-2.参考资料.zip
│ │ ├── 35.【视频】Pytorch简介与安装.vep
│ │ ├── 35.【视频】Pytorch简介与安装.mp4
│ │ ├── 36.【视频】Pytorch元素介绍.vep
│ │ ├── 36.【视频】Pytorch元素介绍.mp4
│ │ ├── 37.【视频】Pytorch网络搭建.vep
│ │ ├── 37.【视频】Pytorch网络搭建.mp4
│ │ ├── 38.【视频】学习率.vep
│ │ ├── 38.【视频】学习率.mp4
│ │ ├── 39.【视频】进阶.vep
│ │ ├── 39.【视频】进阶.mp4
│ │ ├── 40-1.第五章作业思路提示-彭鑫助教.pdf
│ │ └── 40-2.第五章作业讲评-冯震同学.pdf
│ ├── 6.第6章 深度学习在CV领域的应用
│ │ ├── 41.Faster R-CNN.pdf
│ │ ├── 42-1.图像分类.pdf
│ │ ├── 42-2.【实践】基于CNN的图像分类.mp4
│ │ ├── 42-3.ImageNet分类实践.pdf
│ │ ├── 42-4.【视频】实践：ImageNet图像分类.mp4
│ │ ├── 43-1.目标检测.pdf
│ │ ├── 43-2.【视频】基于CNN的目标检测算法.mp4
│ │ ├── 43-3.【实践】faster RCNN代码讲解.mp4
│ │ ├── 43-4.faster-rcnn.pytorch-master.zip
│ │ ├── 44-1.第六章作业思路提示-舟洋助教.pdf
│ │ └── 44-2.第六章作业讲评-苏坦同学.pdf
│ ├── 7.第7章 循环神经网络
│ │ ├── 45-1.L7 循环神经网络.pdf
│ │ ├── 45-2.mp4
│ │ ├── 46-1.L7 LSTM与GRU.pdf
│ │ └── 46-2.【视频】LSTM与GRU.mp4
│ ├── 8.第8章 深度学习在NLP领域的应用
│ │ ├── 47-1.L8 深度学习在NLP中的应用.pdf
│ │ ├── 47-2.【视频】文本表示学习.mp4
│ │ ├── 48.【视频】文本分类应用.mp4
│ │ ├── 49-1.【视频】代码实践.mp4
│ │ └── 49-2.course08.zip
│ └── 9.第9章 注意力机制
│ ├── 50-1.L9 注意力网络.pdf
│ └── 50-2.【视频】注意力机制.mp4
├── 37、概率图模型–深蓝
│ ├── 01.视频
│ │ ├── 01.任务1：【视频】PGM简介_.mp4
│ │ ├── 02.任务2：【视频】概率论与图论基础知识_.mp4
│ │ ├── 03.任务3：【视频】贝叶斯网络_.mp4
│ │ ├── 04.任务4：【视频】马尔科夫随机场_.mp4
│ │ ├── 05.任务5：【视频】因子图_.mp4
│ │ ├── 07.任务7：【视频】推理问题分类及意义&变量消元法_.mp4
│ │ ├── 08.任务8：【视频】团树传播算法_.mp4
│ │ ├── 09.任务9：【视频】信念传播算法_.mp4
│ │ ├── 10.任务10：【视频】二值图切法_.mp4
│ │ ├── 11.任务11：【视频】精确推理作业_.mp4
│ │ ├── 12.任务12：【视频】BP算法_.mp4
│ │ ├── 13.任务13：【视频】基于约束松弛和对偶分解的近似推理_.mp4
│ │ ├── 14.1任务14：【视频】基于图切法的近似推理_.mp4
│ │ ├── 14.任务14：【视频】基于采样的近似推理_.mp4
│ │ ├── 15.任务15：【视频】近似推理作业_.mp4
│ │ ├── 16.任务16：【视频】参数学习_.mp4
│ │ ├── 17.任务17：【视频】结构学习_.mp4
│ │ ├── 18.任务18：【视频】概率图模型的应用_.mp4
│ │ ├── 19.任务19：【视频】概率图模型的应用2_.mp4
│ │ └── 任务20：【视频】作业讲解_.mp4
│ └── 02.资料
│ ├── 06.第二章小结和作业答案
│ ├── 01.PGM简介.pdf
│ ├── 02.PGM表示-概率论与图论基础知识.pdf
│ ├── 03.PGM表示-贝叶斯网络.pdf
│ ├── 04.PGM表示-马尔科夫随机场.pdf
│ ├── 05.PGM表示-马尔科夫随机场_2.pdf
│ ├── 07.推理问题分类及意义&变量消元法.pdf
│ ├── 08.团树传播算法.pdf
│ ├── 09.信念传播算法.pdf
│ ├── 10.二值图切法.pdf
│ ├── 11.PGM_HW2.rar
│ ├── 12.PGM近似推理4-1.pdf
│ ├── 13【课件】基于约束松弛和对偶分解的近似推理.pdf
│ ├── 14.【课件】基于采样、图切法的近似推理.pdf
│ ├── 15.【代码】PGM近似推理.rar
│ ├── 15.【课件】PGM近似推理作业.pdf
│ ├── 16.【课件】参数学习.pdf
│ ├── 17.【课件】结构学习.pdf
│ ├── 18.【课件】概率图模型的应用.pdf
│ └── 19.PGM应用v5.pdf